pytorch神经网络回归预测

首先，需要准备好数据集并进行数据预处理。然后，可以使用PyTorch搭建神经网络模型。在回归预测中，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数，使用梯度下降法或其变种算法进行优化。最后，可以通过对测试集进行预测来评估模型的性能。

下面是一个简单的PyTorch神经网络回归预测的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 生成数据集
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, noise=0.1, random_state=1)
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 将数据集转换为Tensor
X = torch.from_numpy(X).float()
y = torch.from_numpy(y.reshape(-1, 1)).float()

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    # 前向传播
    y_pred = net(X)

    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y)

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

    # 打印损失
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 1000, loss.item()))

# 测试模型
X_test, y_test = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.1, random_state=1)
X_test = scaler.transform(X_test)
X_test = torch.from_numpy(X_test).float()
y_test = torch.from_numpy(y_test.reshape(-1, 1)).float()
y_pred_test = net(X_test)
test_loss = criterion(y_pred_test, y_test)
print('Test Loss: {:.4f}'.format(test_loss.item()))

在上面的代码中，我们使用了一个两层的全连接神经网络模型，使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。训练过程中，我们对模型进行了1000次迭代训练，每100次迭代打印一次损失。最后，我们使用测试集对模型进行了评估。