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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