用torch对iris进行fnn网络分析

好的，以下是使用PyTorch对iris数据集进行FNN网络分析的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris['data'], iris['target']

# 将标签进行one-hot编码
encoder = LabelBinarizer()
y = encoder.fit_transform(y)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 将numpy数组转换为PyTorch张量
X_train = torch.tensor(X_train).float()
y_train = torch.tensor(y_train).float()
X_test = torch.tensor(X_test).float()
y_test = torch.tensor(y_test).float()

# 创建FNN模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(4, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 3),
    nn.Softmax(dim=1)
)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
num_epochs = 50
for epoch in range(num_epochs):
    # 向前传递
    y_pred = model(X_train)
    loss = criterion(y_pred, y_train)
    # 向后传递和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    # 输出损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 评估模型
with torch.no_grad():
    y_pred = model(X_test)
    _, predicted = torch.max(y_pred.data, 1)
    accuracy = (predicted == torch.max(y_test.data, 1)[1]).float().mean()
    print('Test accuracy:', accuracy.item())

在上述代码中，我们首先加载了iris数据集，并将标签进行one-hot编码。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并将它们转换为PyTorch张量。接下来，我们创建了一个具有10个神经元的输入层，一个具有3个神经元的输出层和一些中间层的FNN模型。在训练模型之前，我们定义了损失函数和优化器。在训练过程中，我们执行向前传递、向后传递和优化，并输出每个epoch的损失。最后，我们对测试集进行评估，并输出模型的准确度。