regressionLayer的python测试代码

以下是一个使用regressionLayer的Python测试代码示例：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入和目标值
x = torch.randn(10, 5)
y = torch.randn(10, 1)

# 定义模型
class RegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(RegressionModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(5, 1)
        self.regression = nn.Sequential(self.linear, nn.Sigmoid())
        self.criterion = nn.MSELoss()
        
    def forward(self, x):
        out = self.regression(x)
        return out

model = RegressionModel()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    y_pred = model(x)
    
    # 计算损失函数
    loss = model.criterion(y_pred, y)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印损失函数
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 测试模型
x_test = torch.randn(5, 5)
y_test = model(x_test)
print('Predictions:', y_test)

在这个示例中，我们定义了一个简单的回归模型，其中包含一个线性层和一个Sigmoid激活函数。我们使用MSE损失函数来优化模型，并使用随机梯度下降（SGD）优化器进行训练。最后，我们测试模型并打印预测结果。