用pytorch搭建一个传统的前反馈网络进行回归预测,首先输入层、三层的隐藏层、输出层,激活函数为Relu

时间: 2024-04-12 20:27:34 浏览: 106
好的,我可以帮你搭建一个传统的前馈网络进行回归预测。以下是使用 PyTorch 搭建的代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义前馈神经网络模型 class FeedForwardNet(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(FeedForwardNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) return out # 设置输入、隐藏和输出层的维度 input_dim = 10 # 输入层维度 hidden_dim = 100 # 隐藏层维度 output_dim = 1 # 输出层维度 # 创建模型实例 model = FeedForwardNet(input_dim, hidden_dim, output_dim) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 输入数据和目标值 input_data = torch.randn(100, input_dim) target_data = torch.randn(100, output_dim) # 训练模型 num_epochs = 1000 for epoch in range(num_epochs): # 前向传播 output = model(input_data) loss = criterion(output, target_data) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失值 if (epoch+1) % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}") # 使用模型进行预测 test_input = torch.randn(1, input_dim) prediction = model(test_input) print(f"Prediction: {prediction.item():.4f}") ``` 这段代码使用了 PyTorch 构建了一个具有输入层、三个隐藏层和输出层的前馈神经网络模型。激活函数使用了 ReLU 函数。在训练过程中,使用均方误差损失函数(MSE)作为损失函数,并使用 Adam 优化器进行参数优化。你可以根据自己的数据和需求来调整模型的参数和训练过程。最后,使用训练好的模型进行预测。
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