基于pytorch写一个多对多预测代码,数据集名称为data.csv,前四列为特征,其余列为标签,前800行为训练集其余为测试集,将预测值与真实值输出到excel工作表中

时间: 2023-02-16 16:59:05 浏览: 75
在这里给出一个示例代码,它实现了你所描述的功能: ```python import pandas as pd import torch import torch.nn as nn # 读入数据 df = pd.read_csv("data.csv") train_df = df.iloc[:800, :] test_df = df.iloc[800:, :] # 特征和标签 X_train = train_df.iloc[:, :4] y_train = train_df.iloc[:, 4:] X_test = test_df.iloc[:, :4] y_test = test_df.iloc[:, 4:] # 转换为tensor X_train = torch.tensor(X_train.values).float() y_train = torch.tensor(y_train.values).float() X_test = torch.tensor(X_test.values).float() y_test = torch.tensor(y_test.values).float() # 定义模型 class MultiOutputModel(nn.Module): def __init__(self): super(MultiOutputModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(4, y_train.shape[1]) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out model = MultiOutputModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练 for epoch in range(1000): # 前向传播 y_pred = model(X_train) # 计算损失 loss = criterion(y_pred, y_train) # 反向传播 loss.backward() # 更新参数 optimizer.step() # 清空梯度 optimizer.zero_grad() # 测试 with torch.no_grad(): y_test_pred = model(X_test) # 将预测值和真实值写入excel result_df = pd.DataFrame({"y_test": y_test.numpy().flatten(), "y_test_pred": y_test_pred.numpy().flatten()}) result_df.to_excel("result.xlsx", index=False) ``` 请注意,这只是一个示例代码,它可能需要根据你

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抱歉,作为语言模型,我无法提供基于pytorch reometri的代码。但是,我可以给您一些建议: 1. 首先,您需要将电量数据集加载到pandas DataFrame中。可以使用pandas的read_csv函数来读取并转换为DataFrame。 2. 接下来,您需要对特征矩阵进行预处理。您可以使用scikit-learn的标准化函数来标准化特征。 3. 接着,您需要根据邻接矩阵构建图形。Pytorch Geometric (pytorch geometric是基于pytorch的几何深度学习库)可以帮助您进行此操作。您可以使用knns算法构建邻接矩阵,然后使用Data类将节点的特征和邻接矩阵转换为PyTorch Geometric数据对象。 4. 最后,您可以使用PyTorch定义您的模型和训练过程。 下面是给出的示例代码: import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.nn import MessagePassing from torch_geometric.utils import knn_graph # 加载数据集 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 选取特征和标签列 features = data.iloc[:,1:] labels = data.iloc[:,0] # 标准化特征矩阵 scaler = StandardScaler() features = scaler.fit_transform(features) # 构建邻接矩阵 edge_index = knn_graph(torch.tensor(features), k=8) # 将特征和邻接矩阵转换为PyTorch Geometric数据对象 x = torch.tensor(features, dtype=torch.float) y = torch.tensor(labels.values, dtype=torch.float) data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) # 定义GCN模型 class GCN(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GCN, self).__init__(aggr='add') self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) def forward(self, x, edge_index): edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1),), dtype=x.dtype).to(x.device) x = self.lin(x) return self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_weight) def message(self, x_j, edge_weight): return edge_weight.view(-1, 1) * x_j # 定义模型训练过程 def train(model, data, train_mask): optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) criterion = F.binary_cross_entropy_with_logits model.train() optimizer.zero_grad() out = model(data.x, data.edge_index) loss = criterion(out[train_mask], data.y[train_mask]) loss.backward() optimizer.step() # 示例训练代码 gcn = GCN(in_channels=1, out_channels=16) train_mask = torch.arange(100) < 80 for epoch in range(100): train(gcn, data, train_mask)
好的,以下是基于PyTorch构建传统文本二分类卷积神经网络模型的代码: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.utils.data as data import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import jieba # 定义模型超参数 MAX_LEN = 128 # 文本最大长度 BATCH_SIZE = 64 # 批处理大小 KERNEL_SIZE = 3 # 卷积核尺寸 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 HIDDEN_SIZE = 64 # 全连接层隐藏层大小 NUM_CLASSES = 2 # 类别数 NUM_EPOCHS = 20 # 训练轮数 LEARNING_RATE = 0.001 # 学习率 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量维度 # 定义数据预处理函数 def preprocess_text(text): text = jieba.lcut(text) # 分词 text = [word for word in text if len(word) > 1] # 去掉长度为1的词 text = " ".join(text) # 合并为字符串 return text # 定义数据读取类 class CustomDataset(data.Dataset): def __init__(self, data_path): self.df = pd.read_csv(data_path, sep="\t", header=None, names=["label", "review"], error_bad_lines=False) self.df["review"] = self.df["review"].apply(preprocess_text) self.tokenizer = None def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self, index): label = self.df.iloc[index]["label"] review = self.df.iloc[index]["review"] if self.tokenizer is None: self.tokenizer = torchtext.vocab.FastText(language='zh').get_vecs_by_tokens(list(review)) review = [self.tokenizer.stoi.get(word, 0) for word in review.split()] # 转换为数字序列 review = review[:MAX_LEN] + [0] * (MAX_LEN - len(review)) # 填充到最大长度 return torch.LongTensor(review), torch.LongTensor([label]) # 定义卷积神经网络模型 class TextCNN(nn.Module): def __init__(self): super(TextCNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(len(CustomDataset(data_path)), EMBEDDING_SIZE) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=EMBEDDING_SIZE, out_channels=NUM_FILTERS, kernel_size=KERNEL_SIZE) self.pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc = nn.Linear(NUM_FILTERS, HIDDEN_SIZE) self.relu = nn.ReLU() self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.out = nn.Linear(HIDDEN_SIZE, NUM_CLASSES) def forward(self, x): x = self.embedding(x) x = x.permute(0, 2, 1) # 将维度转换为[batch_size, embedding_size, seq_len] x = self.conv(x) x = self.pool(x).squeeze() x = self.fc(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.out(x) return x # 定义训练函数 def train(model, device, train_loader, optimizer, criterion): model.train() train_loss = 0 train_acc = 0 for x, y in train_loader: x, y = x.to(device), y.to(device) optimizer.zero_grad() pred = model(x) loss = criterion(pred, y.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() train_acc += (pred.argmax(dim=1) == y.squeeze()).sum().item() return train_loss / len(train_loader), train_acc / len(train_loader.dataset) # 定义测试函数 def test(model, device, test_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0 test_acc = 0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.to(device), y.to(device) pred = model(x) loss = criterion(pred, y.squeeze()) test_loss += loss.item() test_acc += (pred.argmax(dim=1) == y.squeeze()).sum().item() return test_loss / len(test_loader), test_acc / len(test_loader.dataset) # 定义主函数 if __name__ == "__main__": # 加载数据集 data_path = "data.csv" dataset = CustomDataset(data_path) # 划分数据集 train_size = int(len(dataset) * 0.8) test_size = len(dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) # 创建数据加载器 train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) # 定义设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 创建模型 model = TextCNN().to(device) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE) # 训练模型 train_loss_list, train_acc_list, test_loss_list, test_acc_list = [], [], [], [] for epoch in range(NUM_EPOCHS): train_loss, train_acc = train(model, device, train_loader, optimizer, criterion) test_loss, test_acc = test(model, device, test_loader, criterion) train_loss_list.append(train_loss) train_acc_list.append(train_acc) test_loss_list.append(test_loss) test_acc_list.append(test_acc) print(f"Epoch {epoch + 1}: Train Loss={train_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.4f}, Test Loss={test_loss:.4f}, Test Acc={test_acc:.4f}") # 绘制训练过程中的损失率和准确率折线图 x = range(1, NUM_EPOCHS+1) plt.plot(x, train_loss_list, label="Train Loss") plt.plot(x, train_acc_list, label="Train Acc") plt.plot(x, test_loss_list, label="Test Loss") plt.plot(x, test_acc_list, label="Test Acc") plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel("Loss/Accuracy") plt.legend() plt.show() 以上代码中,我们首先定义了模型的超参数,包括文本最大长度、批处理大小、卷积核尺寸等;然后定义了数据预处理函数,用于将中文文本转换为数字序列;接着定义了数据读取类CustomDataset,用于读取数据集、进行预处理和转换为数字序列;然后定义了卷积神经网络模型TextCNN,包括嵌入层、卷积层、池化层、全连接层等;然后定义了训练函数和测试函数,用于训练和测试模型;最后定义了主函数,用于加载数据集、创建数据加载器、构建模型、定义损失函数和优化器、训练模型、绘制折线图等步骤。

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