for epoch in range(1,100): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())
时间: 2024-02-14 09:24:03 浏览: 37
这段代码是一个训练循环,用于训练一个神经网络模型。训练循环中,首先使用模型对训练数据进行前向传播,得到模型的输出结果 y_pred。然后计算损失,即模型输出结果与训练数据的真实标签之间的差距。接着进行反向传播,将损失反向传递到模型中,更新模型中所有可学习参数的梯度。最后使用优化器 optimizer 对模型参数进行更新,使得模型的损失函数最小化。训练循环中还会打印出当前训练的 epoch 数和训练数据的损失值。
相关问题
# 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(loss)
这段代码是一个简单的模型训练过程,使用了一个循环来迭代训练模型10次。其中每次迭代训练过程分为三个步骤:
1. 前向传播:将训练数据输入模型,计算模型的输出结果(预测值)。
2. 计算损失:将模型的输出结果与真实标签进行比较,得到模型的预测误差。
3. 反向传播:通过误差反向传播的方式计算模型参数(权重和偏置)的梯度,从而更新模型的参数。
在每次迭代过程中,都会输出当前的损失函数值。这个值可以用来观察模型训练的效果,如果损失函数值不断下降,则说明模型的预测效果在不断提升。
class Wine_net(nn.Module): def __int__(self): super(Wine_net, self).__int__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()
这段代码中有一个错误,就是 Wine_net 类的 __init__ 方法的拼写错误。应该是双下划线 "__init__" 而不是 "__int__"。因此,你需要修改代码中的这一行:
```
def __int__(self):
```
为:
```
def __init__(self):
```
除此之外,还有一个小问题,就是在 Wine_net 类的 forward 方法中,最后一层应该使用 nn.functional.sigmoid 而不是 nn.functional.softmax。因为这是一个回归问题,你需要输出一个实数值而不是一个概率分布。
修改完成后的代码如下所示:
```
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
class Wine_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Wine_net, self).__init__()
self.ln1=nn.LayerNorm(11)
self.fc1=nn.Linear(11,22)
self.fc2=nn.Linear(22,44)
self.fc3=nn.Linear(44,1)
def forward(self,x):
x=self.ln1(x)
x=self.fc1(x)
x=nn.functional.relu(x)
x=self.fc2(x)
x=nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
x = nn.functional.sigmoid(x)
return x
# 读取数据
df = pd.read_csv('winequality.csv')
df1=df.drop('quality',axis=1)
df2=df['quality']
train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32)
# 定义模型、损失函数和优化器
model=Wine_net()
loss_fn=nn.MSELoss()
optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001)
# 训练模型
for epoch in range(10):
# 前向传播
y_pred = model(train_x)
# 计算损失
loss = loss_fn(y_pred, train_y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
希望能够帮到你!
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