用pytorch写一个输入为4000,输出为2的一维深度卷积神经网络并训练和预测的代码
时间: 2023-03-15 22:59:31 浏览: 87
我可以为您提供一段使用PyTorch写的一维深度卷积神经网络的代码,它可以实现从4000输入到2输出,并可以进行训练和预测。代码如下:import torch# 定义输入维度
input_dim = 4000# 定义输出维度
output_dim = 2# 定义一维卷积网络
class Conv1dNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Conv1dNet, self).__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=3, kernel_size=3, stride=1)
self.fc1 = torch.nn.Linear(in_features=input_dim, out_features=output_dim) def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.fc1(x)
return x# 实例化一维卷积网络
model = Conv1dNet()# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 训练网络
for epoch in range(1000):
# 计算损失
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()# 预测
predictions = model(inputs)