# 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(),lr=0.07) # 训练模型 for epoch in range(4500): optimizer.zero_grad() outputs = net(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) loss.backward() optimizer.step() print('训练的迭代轮数[{}/{}],当前迭代的损失值:{:.4f}'.format(epoch+1,4500, loss.item()))逐行解析

逐行解析如下：

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()  # 定义均方误差损失函数
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.07)  # 定义Adam优化器

在这一行代码中，我们定义了一个均方误差损失函数 `criterion` ，用于评估模型预测值与实际标签之间的均方误差。同时，我们使用 Adam 优化器 `optimizer` 对网络中的参数进行优化。Adam 优化器是一种常用的优化器，它能够自适应地调整学习率，同时也能够处理稀疏梯度和非平稳优化问题。

# 训练模型
for epoch in range(4500):  # 进行4500次训练迭代
    optimizer.zero_grad()  # 将梯度归零，防止梯度累加
    outputs = net(X_train)  # 将训练数据输入神经网络进行前向传播，得到预测值
    loss = criterion(outputs, y_train)  # 计算预测值与实际标签之间的均方误差
    loss.backward()  # 反向传播，计算梯度
    optimizer.step()  # 更新参数，使用优化器来更新神经网络的参数
    print('训练的迭代轮数[{}/{}],当前迭代的损失值:{:.4f}'.format(epoch+1,4500, loss.item()))

这一部分代码是模型训练的主要部分。我们使用一个循环来进行多次迭代训练，每次迭代都会对神经网络的参数进行调整，使得损失函数的值不断减小。在每个迭代周期内，我们首先将梯度归零，防止梯度累加对结果产生干扰。然后，将训练数据输入神经网络进行前向传播，得到预测值。接着，计算预测值和实际标签之间的均方误差，并使用反向传播算法计算梯度。最后，使用优化器来更新神经网络的参数，使得损失函数的值不断减小，提高模型的准确性。

在每次迭代结束后，我们会打印出当前迭代的轮数和损失函数的值。通过观察损失函数的变化，我们可以了解模型的训练效果。