多粒度粒球计算模型pytorch代码实例,要求代码可以设置超参数调整
时间: 2024-04-11 07:33:40 浏览: 24
多粒度粒球计算模型(Multi-Scale Particle-In-Cell Model)是一种用于模拟粒子系统的模型。以下是一个使用PyTorch实现多粒度粒球计算模型的简单示例代码,并包含了设置超参数的部分:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义多粒度粒球计算模型
class MultiScalePICModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MultiScalePICModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 设置训练数据和超参数
input_size = 10 # 输入特征维度
hidden_size = 32 # 隐藏层大小
output_size = 1 # 输出维度
# 准备训练数据和标签
train_data = [...] # 输入训练数据的列表
train_labels = [...] # 对应的标签
# 转换为torch张量
train_data_tensor = torch.tensor(train_data, dtype=torch.float32)
train_labels_tensor = torch.tensor(train_labels, dtype=torch.float32)
# 定义模型、损失函数和优化器
model = MultiScalePICModel(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 定义超参数
num_epochs = 100
batch_size = 32
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
# 将训练数据分成批次
for i in range(0, len(train_data_tensor), batch_size):
inputs = train_data_tensor[i:i+batch_size]
labels = train_labels_tensor[i:i+batch_size]
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch+1) % 10 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
# 使用模型进行预测
test_data = [...] # 输入测试数据的列表
test_data_tensor = torch.tensor(test_data, dtype=torch.float32)
with torch.no_grad():
predictions = model(test_data_tensor)
# 输出预测结果
print(predictions.squeeze().tolist())
```
在这个示例中,你可以通过调整超参数来进行调参。例如,你可以尝试调整隐藏层大小(`hidden_size`)、学习率(`lr`)、训练周期数(`num_epochs`)和批次大小(`batch_size`),以找到最佳的模型性能。可以通过观察训练损失的变化和验证集的表现来进行调参。
请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据数据和任务的特点进行适当的修改和调整,以符合具体的多粒度粒球计算模型需求。
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