pytorch bp神经网络 测试函数

在PyTorch中，可以使用以下步骤构建和训练一个BP（反向传播）神经网络，并进行测试：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. 定义一个自定义的神经网络类，继承自`nn.Module`：

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        # 定义神经网络的结构
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在上面的代码中，`input_size`是输入特征的大小，`hidden_size`是隐藏层的大小，`output_size`是输出层的大小。`forward`方法定义了前向传播的过程。

3. 初始化神经网络对象和损失函数：

model = NeuralNetwork()
criterion = nn.MSELoss()

在上面的代码中，使用`nn.MSELoss()`作为损失函数，你也可以根据需要选择其他合适的损失函数。

4. 定义优化器：

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

在上面的代码中，使用随机梯度下降（SGD）优化器来更新模型参数，`learning_rate`是学习率。

5. 进行训练：

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 显示损失
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch: {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}')

在上面的代码中，`inputs`是输入数据，`targets`是目标值。通过调用`model(inputs)`进行前向传播，计算损失，然后通过反向传播和优化器更新模型的参数。

6. 进行测试：

with torch.no_grad():
    test_outputs = model(test_inputs)
    test_loss = criterion(test_outputs, test_targets)
    print(f'Test Loss: {test_loss.item()}')

在上面的代码中，`test_inputs`是用于测试的输入数据，`test_targets`是测试数据的目标值。通过调用`model(test_inputs)`计算测试输出，并使用损失函数计算测试损失。

这是一个简单的BP神经网络的构建、训练和测试过程示例。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。