写一个根据两个特征序列预测另一组特征序列的程序,用pytorch
时间: 2023-02-17 12:01:02 浏览: 52
下面是一个使用 PyTorch 编写的简单示例代码,用于根据两个特征序列预测另一组特征序列。
```
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.l1 = nn.Linear(2, 64)
self.l2 = nn.Linear(64, 1)
def forward(self, x1, x2):
x = torch.cat((x1, x2), dim=1)
x = self.l1(x)
x = self.l2(x)
return x
# 初始化模型
model = Model()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 训练模型
for epoch in range(100):
# 随机生成训练数据
x1 = torch.randn(100, 1)
x2 = torch.randn(100, 1)
y = torch.randn(100, 1)
# 前向传播
y_pred = model(x1, x2)
loss = criterion(y_pred, y)
# 反向传播并更新参数
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出当前损失
print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, loss.item()))
```
该示例代码使用了两个线性层(nn.Linear),一个用于将两个输入特征序列连接在一起,另一个用于预测输出序列。代码使用了均方误差损失函数(nn.MSELoss)和 Adam 优化器(torch.optim.Adam)来训练模型。
以上代码是一个示例,并非完整的可运行代码,请根据实际需求调整参