pytorch全连接神经网络多输入单输出回归模型

对于全连接神经网络的多输入单输出回归模型，你可以使用PyTorch来实现。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class RegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(RegressionModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return out

# 定义输入和输出的维度
input_size = 10
output_size = 1

# 创建模型实例
model = RegressionModel(input_size, output_size)

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

# 准备输入数据和目标标签
input_data = torch.randn(100, input_size)
target_labels = torch.randn(100, output_size)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(input_data)
    loss = criterion(outputs, target_labels)

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

    # 打印损失值
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 使用训练好的模型进行预测
input_test = torch.randn(1, input_size)
output_test = model(input_test)
print('Prediction:', output_test.item())

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为`RegressionModel`的继承自`nn.Module`的类，其中包含一个全连接层。然后，我们定义了损失函数和优化器，选择了均方误差损失函数(Mean Squared Error, MSE)和随机梯度下降(SGD)优化器。接下来，我们准备输入数据和目标标签，并进行模型训练。最后，我们使用训练好的模型进行预测。

你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。希望对你有所帮助！