用torch库实现芒果干物质的定量算法设计，并编制函数优化参数；

在PyTorch库中，实现芒果干物质的定量算法通常涉及到机器学习中的回归模型，因为目标是预测某种成分的量。这里假设我们有一个训练数据集，包含芒果干的各种特征（如颜色、含糖量、水分等）作为输入，以及对应的干物质含量作为输出。

首先，你需要安装必要的库，包括`torch`, `torchvision`（如果需要处理图像数据），`sklearn`（用于预处理和划分数据集）等。下面是一个简单的步骤概述：

1. 导入所需库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 准备数据集（如果数据已经准备好，从CSV文件加载并分割成训练集和验证集）：

data = pd.read_csv('mango_dry_matter_data.csv')
X = data.drop('dry_matter', axis=1)  # 输入特征
y = data['dry_matter']  # 输出干物质含量
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()  # 归一化数据
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_val = scaler.transform(X_val)

3. 定义网络结构（例如使用线性回归或更复杂的神经网络）：

class MangoDryMatterModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MangoDryMatterModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

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

input_dim = X_train.shape[1]
hidden_dim = 32  # 可调整
output_dim = 1  # 因为是单变量预测
model = MangoDryMatterModel(input_dim, hidden_dim, output_dim)

4. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

5. 训练模型：

num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    
    predictions = model(X_train)
    loss = criterion(predictions, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}")
        
model.eval()  # 切换到评估模式

6. 验证和测试模型性能：

with torch.no_grad():
    val_loss = criterion(model(X_val), y_val)
    print(f"Validation Loss: {val_loss.item():.4f}")

# 对新数据进行预测
new_data = ...  # 新的芒果干样本数据
new_data_scaled = scaler.transform(new_data)
predicted_dry_matter = model(new_data_scaled)