写一个基于pytorch的多对多回归预测,data.csv文件前四列为特征,剩下五十列为标签,前八百行为训练集,后两百行为测试集,输出损失实时变化图

时间: 2023-02-08 10:54:43 浏览: 87
这是一个基于 PyTorch 的多对多回归预测的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv("data.csv") X_train, y_train = data.iloc[:800, :4], data.iloc[:800, 4:] X_test, y_test = data.iloc[800:, :4], data.iloc[800:, 4:] # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc = nn.Linear(4, 50) def forward(self, x): x = self.fc(x) return x net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # 训练 losses = [] for epoch in range(1000): inputs = torch.tensor(X_train.values).float() targets = torch.tensor(y_train.values).float() # 正向传播 + 反向传播 + 优化 optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() # 记录损失 losses.append(loss.item()) # 绘制 loss 图像 plt.plot(losses) plt.xlabel("epoch") plt.ylabel("loss") plt.show() ``` 其中,使用 pandas 读入 csv 文件,并将前四列作为特征,后五十列作为标签。将前八百行数据作为训练集,后两百行数据作为测试集。代码使用 PyTorch 的 nn.Module 类和 nn.Linear 模块定义了一个简单的线性回归模型。使用 nn.MSELoss() 作为损失函数和 torch.optim.SGD 作为优化器,并设置学习率为 0.01。

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