帮我写一个基于pytorch的卷积神经网络数据回归预测代码

好的，这是一个关于PyTorch的卷积神经网络数据回归预测的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable

# 创建一个卷积神经网络模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        # 卷积层和池化层
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 12 * 12, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # 卷积层-激活函数-池化层
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        # 将卷积后的特征图展开成一个向量，用于全连接层的输入
        x = x.view(-1, 16 * 12 * 12)
        # 全连接层-激活函数
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        # 输出层
        x = self.fc3(x)
        return x

cnn = CNN()
criterion = nn.MSELoss() 
optimizer = optim.Adam(cnn.parameters(), lr=0.001)

# 读取数据
x_data = Variable(torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0], [7.0], [8.0], [9.0], [10.0]]))
y_data = Variable(torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0],[10.0],[12.0],[14.0],[16.0],[18.0],[20.0]]))

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 向前传递：计算预测值
    y_pred = cnn(x_data)
    # 计算损失函数
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    # 反向传递：根据参数更新梯度
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    # 打印损失函数和训练过程信息
    print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, loss.data))

# 预测新数据
x_test = Variable(torch.Tensor([[11.0], [12.0], [13.0], [14.0], [15.0]]))
y_test = cnn(x_test)
print('预测结果:', y_test.data)

这段代码展示了一个简单的卷积神经网络，用于对一些数据进行回归预测。在这个例子中，我们预测从1到10的数字乘以2的结果，以及从11到15的数字乘以2的结果。

这段代码中的模型包括一个卷积层、一个池化层和三个全连接层，最后输出预测结果。我们使用PyTorch中的MSELoss作为损失函数，并使用Adam优化器来更新参数。在训练过程中，我们逐步优化模型，直到损失函数收敛为止。

最后，我们使用训练好的模型来预测一些新的数据，输出预测结果。