pytorch ANN 预测

PyTorch是一种基于Python的张量计算库，特别适合于深度学习（Deep Learning）。在PyTorch中，Artificial Neural Networks (ANNs) 或者称为神经网络，可以用于预测任务。预测过程一般包括以下几个步骤：

1. **模型定义**：创建一个神经网络模型，比如全连接层(Dense Layer)、卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)等，并通过这些层组合成一个完整的网络结构。

2. **加载数据**：使用PyTorch的数据集（如torchvision.datasets）加载训练数据和测试数据，对数据进行预处理，如归一化、转换为Tensor等。

3. **设置损失函数**：根据问题选择合适的损失函数，比如对于分类问题通常使用交叉熵（Cross Entropy）。

4. **优化器配置**：配置一个优化算法（如SGD、Adam），用于更新网络权重以最小化损失。

5. **训练循环**：在每个训练迭代中，前向传播计算预测值，然后反向传播更新网络权重，同时记录训练指标。

6. **预测**：在验证集或测试集上运行模型，输入新的数据样本，经过前向传播得到预测结果。

7. **评估**：通过比较预测结果和实际标签，计算准确率或其他性能度量。

相关问题

python pytorch ANN 材料预测

### 构建用于材料属性预测的人工神经网络

为了使用 Python 和 PyTorch 实现人工神经网络 (ANN) 进行材料属性预测，可以遵循以下方法来设计和训练模型。这不仅涉及创建合适的架构，还包括数据预处理、定义损失函数以及优化器的选择。

#### 数据准备

在构建 ANN 之前，确保拥有足够的标记数据集来进行有效的训练。对于材料科学领域，这些标签通常是通过实验获得的具体物理或化学性质测量值。数据应当被划分为训练集、验证集和测试集三部分[^1]。

import torch
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设 X 是特征矩阵, y 是目标向量
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(
    X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
    X_train_val, y_train_val, test_size=0.25, random_state=42)

train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(
    torch.tensor(X_train).float(), 
    torch.tensor(y_train).float())
val_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(
    torch.tensor(X_val).float(),
    torch.tensor(y_val).float())

batch_size = 64
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size*2, shuffle=False)

#### 定义模型结构

基于给定的任务需求选择适当层数及每层节点数目的多层感知机作为基础框架。这里展示了一个简单的三层全连接前馈神经网络实例：

class MaterialPredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dims=[128], output_dim=1):
        super(MaterialPredictor, self).__init__()
        
        layers = []
        prev_dim = input_dim
        
        for dim in hidden_dims:
            layers.append(nn.Linear(prev_dim, dim))
            layers.append(nn.ReLU())
            prev_dim = dim
            
        layers.append(nn.Linear(prev_dim, output_dim))

        self.network = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        return self.network(x)


model = MaterialPredictor(input_dim=X.shape[1])
print(model)

此代码片段展示了如何利用 `nn.Module` 类来自定义一个名为 `MaterialPredictor` 的类，该类继承自 PyTorch 提供的基础模块，并实现了两层隐藏层的简单前馈神经网络[^2]。

#### 训练过程设置

接下来配置好损失函数（如均方误差）、优化算法（比如 Adam），并编写循环迭代整个数据集完成参数更新的过程。

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

for epoch in range(num_epochs):    
    running_loss = 0.0
    
    for i, data in enumerate(train_loader, start=0):
        inputs, labels = data
        
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs.squeeze(-1), labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader)}')

上述脚本说明了怎样设定 MSE 损失计算方式并通过反向传播调整权重以最小化预测偏差。

#### 测试与评估

最后，在独立于训练的数据子集上检验所学得模型的表现情况，从而判断其泛化能力的好坏。

with torch.no_grad():
    predictions = []

    for data in val_loader:
        images, _ = data
        outputs = model(images)
        predicted = outputs.cpu().numpy()
        predictions.extend(predicted.tolist())

predictions = np.array(predictions).flatten()
mse = mean_squared_error(y_val, predictions)
r2 = r2_score(y_val, predictions)

print(f'Mean Squared Error on Validation Set: {mse}')
print(f'R-squared Value on Validation Set: {r2}')

这段程序执行无梯度模式下的推理操作，收集所有批次的结果后计算平均平方错误(MSE)和决定系数(R²)，以此衡量模型性能优劣程度。

pytorch ANN 材料科学预测

### 使用 PyTorch 实现 ANN 进行材料科学预测

#### 导入必要的库
为了构建和训练人工神经网络，首先需要导入所需的Python库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

#### 准备数据集
准备并预处理输入的数据对于任何机器学习项目都是至关重要的一步。这里假设已经拥有了关于材料特性的历史数据。

# 假设 data 是一个 NumPy 数组形式的原始数据集
data = ...  # 加载或生成数据
labels = ...  # 对应于每条记录的目标变量

# 数据分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

# 归一化/标准化特征值
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 转换为张量
train_features = torch.tensor(X_train_scaled, dtype=torch.float32)
test_features = torch.tensor(X_test_scaled, dtype=torch.float32)
train_labels = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32).view(-1, 1)
test_labels = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32).view(-1, 1)

#### 定义模型结构
定义一个多层感知器（MLP），这是一种简单的前馈型人工神经网络架构。

class MLP(nn.Module):
    def __init__(input_dim, hidden_dims=[64], output_dim=1):
        super().__init__()
        
        layers = []
        current_dim = input_dim
        
        for hdim in hidden_dims:
            layers.append(nn.Linear(current_dim, hdim))
            layers.append(nn.ReLU())
            current_dim = hdim
            
        layers.append(nn.Linear(current_dim, output_dim))

        self.network = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        return self.network(x)


model = MLP(input_dim=X_train.shape[1])
print(model)

#### 设置损失函数与优化算法
选择均方误差作为回归问题中的损失度量标准，并采用随机梯度下降法来进行参数更新。

criterion = nn.MSELoss()  
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)   

#### 训练过程
迭代地调整权重直到达到满意的性能水平为止。

epochs = 500
for epoch in range(epochs):
    model.train()

    optimizer.zero_grad()
    
    outputs = model(train_features)
    loss = criterion(outputs, train_labels)
    
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 50 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

#### 测试阶段
评估经过训练后的模型在未见过的新样本上的表现情况。

with torch.no_grad():
    predicted = model(test_features).numpy()
actual = y_test.values.reshape(-1, 1)

mse = ((predicted - actual)**2).mean(axis=None)
rmse = mse ** .5
print('Root Mean Squared Error:', rmse)

上述代码展示了如何利用 PyTorch 来创建一个人工神经网络，并将其应用于解决材料科学研究领域内的预测建模任务中[^1]。