前馈神经网络模型pycharm实现

以下是使用PyCharm实现前馈神经网络模型的步骤：

1. 创建一个新的PyCharm项目并打开。

2. 在项目文件夹中创建一个新的Python文件。

3. 导入所需的库和模块，例如numpy、pandas、matplotlib和torch等。

4. 定义前馈神经网络模型的类，继承自torch.nn.Module类，并在__init__方法中定义网络的层和激活函数等。

5. 在forward方法中定义网络的前向传播过程。

6. 定义训练函数和测试函数，分别用于训练和测试模型。

7. 加载数据集并进行预处理，例如标准化、归一化等。

8. 调用训练函数进行模型训练，并在训练过程中记录训练集和测试集的loss值。

9. 调用测试函数进行模型测试，并输出测试结果。

10. 绘制训练集和测试集的loss曲线，以便分析实验结果。

下面是一个简单的前馈神经网络模型的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义前馈神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
        self.relu = nn.ReLU()

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

# 定义训练函数
def train(model, optimizer, criterion, train_loader):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * data.size(0)
    train_loss /= len(train_loader.dataset)
    return train_loss

# 定义测试函数
def test(model, criterion, test_loader):
    model.eval()
    test_loss = 0.0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item() * data.size(0)
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    accuracy = 100.0 * correct / len(test_loader.dataset)
    return test_loss, accuracy

# 加载数据集并进行预处理
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
train_data = (train_data - train_data.mean()) / train_data.std()
test_data = (test_data - test_data.mean()) / test_data.std()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False)

# 定义模型、优化器和损失函数
model = Net()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型并记录loss值
train_loss_list = []
test_loss_list = []
for epoch in range(10):
    train_loss = train(model, optimizer, criterion, train_loader)
    test_loss, accuracy = test(model, criterion, test_loader)
    train_loss_list.append(train_loss)
    test_loss_list.append(test_loss)
    print('Epoch: {}, Train Loss: {:.6f}, Test Loss: {:.6f}, Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch+1, train_loss, test_loss, accuracy))

# 绘制loss曲线
plt.plot(train_loss_list, label='Train Loss')
plt.plot(test_loss_list, label='Test Loss')
plt.legend()
plt.show()