神经网络商品销售代码python
时间: 2023-12-01 14:42:40 浏览: 49
以下是一个简单的PyTorch神经网络商品销售代码的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(2, 10)
self.fc2 = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义训练数据
train_data = torch.tensor([[1.0, 2.0], [2.0, 3.0], [3.0, 4.0], [4.0, 5.0]])
train_label = torch.tensor([[3.0], [5.0], [7.0], [9.0]])
# 定义模型、损失函数和优化器
net = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(1000):
optimizer.zero_grad()
output = net(train_data)
loss = criterion(output, train_label)
loss.backward()
optimizer.step()
# 预测新数据
test_data = torch.tensor([[5.0, 6.0], [6.0, 7.0]])
print(net(test_data))
```
该代码使用PyTorch实现了一个简单的神经网络模型,用于预测商品销售量。模型的输入为商品的两个特征,输出为商品的销售量。训练数据包括四个样本,每个样本包括两个特征和一个标签。模型使用均方误差作为损失函数,使用随机梯度下降作为优化器。在训练完成后,使用模型对新数据进行预测。
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