给出一个简单的pytorch程序用cnn进行信道估计
时间: 2023-09-16 21:11:55 浏览: 66
这里给出一个简单的PyTorch程序,用于实现一个基于CNN的信道估计模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
import numpy as np
# 定义数据预处理
data_transforms = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
])
# 加载数据集
train_data = np.load('train_data.npy')
train_label = np.load('train_label.npy')
test_data = np.load('test_data.npy')
test_label = np.load('test_label.npy')
train_dataset = [(train_data[i], train_label[i]) for i in range(len(train_data))]
test_dataset = [(test_data[i], test_label[i]) for i in range(len(test_data))]
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 200, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 1)
def forward(self, x):
x = x.unsqueeze(1)
x = torch.relu(self.conv1(x))
x = torch.relu(self.conv2(x))
x = x.view(-1, 32 * 200)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义训练参数
lr = 0.001
epochs = 10
# 定义模型、损失函数和优化器
model = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 100 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
# 测试模型
test_loss = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = model(data)
test_loss += criterion(output, target).item()
test_loss /= len(test_loader.dataset)
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}\n'.format(
test_loss))
```
该程序首先定义了数据预处理和加载数据集,其中训练数据和测试数据都是保存在.npy文件中的。然后定义了一个基于CNN的信道估计模型,包含一个输入层、两个卷积层、一个全连接层和一个输出层。接着定义了训练的参数、损失函数和优化器,并进行了模型的训练和测试。
在训练过程中,程序使用torch.utils.data.DataLoader来进行数据批量加载,每个批次的数据量为64。然后将每个批次的数据输入模型进行训练,计算损失函数并进行反向传播优化模型参数。在每个epoch结束后,程序会输出该epoch的训练进度和损失值。在测试过程中,程序使用with torch.no_grad()来关闭梯度计算,从而提高计算效率。然后将测试集数据输入模型进行推理,并计算模型的平均损失值。