基于pytorch写一个多对多预测代码，数据集名称为data.csv，前四列为特征，其余列为标签，前800行为训练集其余为测试集，将其中一组预测值与真实值输出到excel工作表中

以下是基于 PyTorch 实现多对多预测的示例代码：

import torch
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class Data(Dataset):
    def __init__(self, csv_file):
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        self.x = self.data.iloc[:, :4]
        self.y = self.data.iloc[:, 4:]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.x.iloc[idx], self.y.iloc[idx]

# 初始化数据集
data = Data("data.csv")

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data = data[:800]
test_data = data[800:]

# 初始化模型
model = torch.nn.Linear(4, len(data.y.columns))

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    for x, y in train_data:
        y_pred = model(x)
        loss = criterion(y_pred, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
test_x, test_y = test_data[0]
test_y_pred = model(test_x)

# 将预测值和真实值输出到 Excel 工作表中
df = pd.DataFrame({"pred": test_y_pred.detach().numpy(), "real": test_y.to_numpy()})
df.to_excel("output.xlsx", sheet_name="Sheet1")

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据实际情况进行修改。