pytorch葡萄酒质量的评估计代码

PyTorch是一种深度学习框架，可以用于训练和测试神经网络模型，包括葡萄酒质量的评估。下面是一个简单的PyTorch葡萄酒质量评估模型的代码示例：

import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据
wine_data = pd.read_csv('winequality-red.csv', delimiter=';')

# 分离特征和标签
X = wine_data.iloc[:, :-1].values
y = wine_data.iloc[:, -1].values

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 将数据转换为PyTorch张量
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.long)

# 定义数据集类
class WineDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y
        
    def __len__(self):
        return len(self.X)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.X[idx], self.y[idx]
    
# 创建数据加载器
wine_dataset = WineDataset(X, y)
wine_loader = DataLoader(wine_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# 定义神经网络模型
class WineModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(11, 64)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(64, 32)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(32, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建模型实例
model = WineModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(50):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(wine_loader, 0):
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(wine_loader)))

# 评估模型性能
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in wine_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy on test set: %.2f%%' % (100 * correct / total))

这段代码包括以下步骤：

1. 加载数据并分离特征和标签。
2. 数据标准化，将特征数据缩放到零均值和单位方差。
3. 将数据转换为PyTorch张量，并创建一个数据集对象和一个数据加载器。
4. 定义一个简单的神经网络模型。
5. 定义损失函数和优化器。
6. 在训练数据上训练模型。
7. 在测试数据上评估模型性能。

如果您想了解更多关于PyTorch的信息，可以访问PyTorch官方网站：https://pytorch.org/。