用pytorch做一个BP神经网络 ,数据在csv里面 (1818,3)的格式,第三列是结果 第一二列是输入
时间: 2023-02-22 14:54:44 浏览: 145
好的,我可以帮助你用 PyTorch 构建一个 BP 神经网络。首先,你需要读取 csv 文件,并将数据加载到 PyTorch 张量中。接下来,你需要定义网络模型,然后使用 PyTorch 的自动梯度机制来定义损失函数并计算参数的梯度。最后,你需要使用优化器(例如随机梯度下降)来更新模型的参数。下面是一个示例代码,你可以参考:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import pandas as pd
# 读取 csv 文件并加载数据
data = pd.read_csv("your_data.csv")
inputs = torch.tensor(data.iloc[:, :2].values, dtype=torch.float32)
labels = torch.tensor(data.iloc[:, 2].values, dtype=torch.float32)
# 定义网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(2, 10)
self.fc2 = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 创建模型实例
model = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(1000):
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出损失
if (epoch+1) % 100 == 0: