bp神经网络 pytorch

好的，关于 bp 神经网络在 PyTorch 中的实现，你可以使用 PyTorch 自带的 nn 模块来构建神经网络。具体步骤如下：

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义神经网络模型

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(输入层大小, 隐藏层大小)
        self.fc2 = nn.Linear(隐藏层大小, 输出层大小)

    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

3. 定义损失函数和优化器

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=学习率)

4. 训练模型

for epoch in range(训练轮数):
    for i, data in enumerate(训练数据集, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()