pytorch回归预测模型

PyTorch是一个开源的机器学习框架，可以用于搭建神经网络模型。回归预测模型可以通过PyTorch实现。在PyTorch中，可以使用BP神经网络来进行回归预测。BP神经网络是一种常用的神经网络模型，通过多层神经元节点的连接和激活函数的作用，实现输入数据到输出数据的映射。

在搭建BP神经网络回归预测模型时，首先需要确定输入层、隐藏层和输出层的大小。可以使用torch.nn.Sequential()来构建网络模型。其
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- *1* *3* [PyTorch实验—回归任务](https://blog.csdn.net/weixin_46167190/article/details/131025052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python实现BP神经网络回归预测模型](https://download.csdn.net/download/qq_40957277/22017726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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