pytorch代码knn

PyTorch本身并不直接内置KNN（K近邻算法）模型，因为KNN是一种基于实例的学习方法，更适用于数据预处理阶段而非深度学习模型。但是，你可以通过使用第三方库如`sklearn`或者自定义函数来在PyTorch项目中应用KNN。

以下是一个简单的例子，展示如何在PyTorch中使用`sklearn`库实现KNN：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import torch
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集（这里以鸢尾花为例）
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据转换成 PyTorch Tensor
torch_X = torch.tensor(X, dtype=torch.float)
torch_y = torch.tensor(y)

# 创建 KNN 分类器
knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # n_neighbors是你想要考虑的邻居数

# 使用 scikit-learn 的 fit 和 predict 函数
knn_model.fit(torch_X, torch_y)

# 对新的数据点进行预测
new_data = torch.tensor([[...]], dtype=torch.float)  # 新的数据张量
prediction = knn_model.predict(new_data)