PyTorch深度回归模型

PyTorch深度回归模型可以用于预测连续型数据的值，如股票价格、房价等。下面是一个简单的PyTorch深度回归模型：

import torch.nn as nn

class RegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RegressionModel, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.layer2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.layer2(x)
        return x

这个模型有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。输入层的大小由数据的特征数决定，隐藏层的大小可以根据需要调整，输出层的大小为1，因为我们只预测一个连续值。

在训练模型之前，我们需要定义一个损失函数和优化器。通常在回归模型中，我们使用均方误差作为损失函数，Adam优化器作为优化器。下面是一个示例：

import torch.optim as optim

model = RegressionModel(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

接下来，我们可以使用PyTorch的数据加载器来加载数据并训练模型。下面是一个示例：

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

train_data = TensorDataset(torch.Tensor(X_train), torch.Tensor(y_train))
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在每个epoch中，我们遍历数据加载器并训练模型。在每个迭代中，我们计算输出和损失，并使用反向传播更新模型权重。最后，我们可以使用训练好的模型来预测新数据：

with torch.no_grad():
    predictions = model(torch.Tensor(X_test))

这个模型可以根据实际需求进行修改和调整，例如增加更多的隐藏层、使用不同的激活函数和正则化等。