基于pytorch写一个多对多预测代码，数据集名称为data.csv，前四列为特征，后面50列为标签，前800行为训练集其余为测试集，将其中一组预测值与真实值输出到excel工作表中

这是一个使用 PyTorch 实现多对多预测的示例代码：

import torch
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:800, :4]
train_label = data.iloc[:800, 4:]
test_data = data.iloc[800:, :4]
test_label = data.iloc[800:, 4:]

# 定义模型
class Multi2Multi(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Multi2Multi, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(4, 50)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 实例化模型
model = Multi2Multi()

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

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    # 前向传播
    predictions = model(train_data)
    # 计算损失
    loss = criterion(predictions, train_label)
    # 清空梯度
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播
    loss.backward()
    # 更新参数
    optimizer.step()

# 测试模型
with torch.no_grad():
    test_predictions = model(test_data)
    test_loss = criterion(test_predictions, test_label)

# 将一组预测值和真实值输出到 Excel 工作表中
df = pd.DataFrame({"predictions": test_predictions[0], "label": test_label.iloc[0]})
df.to_excel("predictions.xlsx", sheet_name="Sheet1")

这个示例中，我们使用了一个名为 Multi2Multi 的线性模型。我们读取了名为 data.csv 的数据集，将前 800 行作为训练集，剩下的作为测试集。我们使用了均方误差 (MSE) 损