#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 print(epoch) y_pred = model(train_x) print(y_pred) print(epoch,'预测') # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(loss)
时间: 2024-01-22 15:02:47 浏览: 20
这段代码实现了一个简单的神经网络模型(Wine_net),使用了MSE损失函数和SGD优化器来训练模型,训练数据是来自winequality.csv文件中的数据。
在模型定义中,Wine_net继承了nn.Module类,并在构造函数中定义了网络结构,包括三个全连接层(fc1、fc2、fc3)和一个LayerNorm层(ln1)。在forward方法中,将输入数据x传入网络中,并经过一系列的线性变换和激活函数后得到输出结果。
在训练模型时,使用一个循环来迭代训练模型10次。在每次迭代过程中,都会输出当前的损失函数值。为了进行反向传播和更新模型参数,需要调用optimizer.zero_grad()方法清空之前的梯度信息,调用loss.backward()方法计算当前的梯度信息,调用optimizer.step()方法更新模型参数。
相关问题
class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解
这段代码定义了一个 PyTorch 中的神经网络模型。具体地说,它定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `Net`,并在该类的 `__init__` 方法中定义了模型的结构。
在 PyTorch 中,所有的神经网络模型都必须继承自 `nn.Module` 类,并在其 `__init__` 方法中定义网络的层次结构。这个 `Net` 类的 `__init__` 方法中没有接受任何参数,因此这个模型的结构是固定的,不能根据不同的输入数据进行调整。
下面是一个示例,展示了如何在 `__init__` 方法中定义一个简单的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 100) # 全连接层,输入维度为 10,输出维度为 100
self.relu = nn.ReLU() # ReLU 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(100, 1) # 全连接层,输入维度为 100,输出维度为 1
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的神经网络模型。在 `__init__` 方法中,我们定义了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数,并将它们保存为类属性。这些层的参数是自动初始化的,不需要手动指定。
`forward` 方法定义了模型的前向传播过程。在这个例子中,我们按照顺序连接了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。`forward` 方法的输入参数 `x` 是一个张量,表示模型的输入数据。在前向传播过程中,我们将输入数据 `x` 进行一系列的线性变换和非线性变换,最终得到模型的输出结果。在这个例子中,我们的模型输出的是一个标量值。
class Model(nn.Module): def __init__(self):
这是一个Python类,该类继承了PyTorch中的nn.Module类,用于构建神经网络模型。该类中有一个构造函数__init__,用于初始化模型的参数和层。
在这个例子中,构造函数中没有传入任何参数,因此该模型不需要任何外部输入。在构造函数中,可以定义模型的各个层,例如卷积层、池化层、全连接层等。这个例子中没有定义具体的层,因此这个模型是一个空模型。
通过继承nn.Module类,该类可以利用PyTorch提供的优化器和损失函数等工具来训练和优化模型。