Mseloss 输出的数据类型

MSE（Mean Squared Error）Loss是一种常用的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。它计算的是预测值与真实值之间差异的平方的均值。

MSE Loss的输出数据类型是一个标量（scalar），表示预测值与真实值之间的平均差异。这个标量值越小，表示预测值与真实值越接近，模型的性能越好。

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import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这段代码出现了一个错误，具体错误信息是 'tuple' object has no attribute 'size'。这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时，输入的数据类型不正确，需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中，loss_func 函数的输入是一个元组，而不是一个张量，因此无法获取其尺寸信息，导致出现错误。需要修改代码，将 prediction 从元组转换为张量，才能正确计算误差。可以将代码修改为：

prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction.squeeze(), y.squeeze())

这样，就能将 prediction 和 y 转换为张量，并使用 squeeze() 函数去除维度为 1 的维度。这样就能够正确计算二者之间的误差了。

import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np # 读取训练数据，名为"public.train.csv"的CSV文件，并将其转换为一个二维数组datatrain。 df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None) datatrain = np.array(df) # 从datatrain中提取输入数据和输出数据，其中输入数据是datatrain中的前20列数据，输出数据是datatrain的第21列数据。 # 提取特征值，形成输入数据 dataxs = datatrain[1:, :20] dataxshlen = len(dataxs) # 训练输入数据的行数 dataxsllen = len(dataxs[0]) # 训练输入数据的列数 #接下来，将输入数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(dataxshlen): for j in range(dataxsllen): dataxs[i][j] = float(dataxs[i][j]) # 提取特征值，形成输出数据 datays = datatrain[1:, [20]] datayshlen = dataxshlen # 训练输出数据的行数 dataysllen = len(datays[0]) # 训练输出数据的列数 #接下来，将输出数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(datayshlen): for j in range(dataysllen): datays[i][j] = float(datays[i][j]) # 最后打印输出训练数据输入数据、训练数据输出数据以及它们的行数和列数。 print("______训练数据输入数据_______") print(dataxs) print("______训练数据输出数据_______") print(datays) print("______训练数据输入数据行数、列数；训练数据输出数据行数、列数_______") print(dataxshlen, dataxsllen, datayshlen, dataysllen)根据这段代码续写DNN和LSTM预测模型

好的，我可以帮您续写DNN和LSTM预测模型。

DNN预测模型：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们将读取并预处理数据：

df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None)
datatrain = np.array(df)

# 提取特征值，形成输入数据
dataxs = datatrain[1:, :20]
dataxs = dataxs.astype(np.float32)

# 提取特征值，形成输出数据
datays = datatrain[1:, [20]]
datays = datays.astype(np.float32)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
dataxs = scaler.fit_transform(dataxs)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataxs, datays, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们定义DNN模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

然后，我们编译模型并进行训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

LSTM预测模型：

同样的，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们将读取并预处理数据：

df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None)
datatrain = np.array(df)

# 提取特征值，形成输入数据
dataxs = datatrain[1:, :20]
dataxs = dataxs.astype(np.float32)

# 提取特征值，形成输出数据
datays = datatrain[1:, [20]]
datays = datays.astype(np.float32)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
dataxs = scaler.fit_transform(dataxs)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataxs, datays, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们需要将输入数据转换为LSTM需要的三维数据格式：

X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

然后，我们定义LSTM模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(1, 20)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

然后，我们编译模型并进行训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)