bp神经网络回归relu定义损失函数和优化器的代码

这里是使用PyTorch实现的BP神经网络回归relu定义损失函数和优化器的代码：

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(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型和优化器
net = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.randn(1, 10))
    target = torch.randn(1, 1)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch %d, Loss: %.4f' % (epoch+1, loss.item()))

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，使用均方误差损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。在训练过程中，我们随机生成一个大小为(1,10)的输入向量和一个大小为(1,1)的目标向量，然后计算模型输出与目标向量之间的均方误差，并执行反向传播和优化步骤。最后，我们打印出每个epoch的损失值。