levenberg-marquardt优化bp神经网络代码pytorch

Levenberg-Marquardt算法是一种非常有效的优化算法，用于训练神经网络。在PyTorch中，可以通过使用torch.optim模块中的优化器来实现该算法。下面是一个使用Levenberg-Marquardt优化算法训练BP神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from torch.optim import LBFGS

# 定义BP神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和数据
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 1

model = Net(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = LBFGS(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义训练函数
def train(input, target):
    def closure():
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        return loss
    
    optimizer.step(closure)

# 训练模型
input = Variable(torch.randn(100, input_size))
target = Variable(torch.randn(100, output_size))

for i in range(10):
    train(input, target)

# 使用训练好的模型进行预测
test_input = Variable(torch.randn(1, input_size))
print(model(test_input))

在上面的代码中，我们首先定义了一个BP神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。然后定义了损失函数和优化器，这里使用了均方误差损失函数和LBFGS优化器。接下来定义了训练函数`train`，其中使用了闭包的方式来计算损失并进行反向传播。最后，我们使用训练好的模型进行了一个简单的预测。

希望这个示例代码能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。