# training model = CNNmodel() print(model) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 350 model.train() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_set: # The gradient is zeroed and initialized before each parameter update optimizer.zero_grad() # reshape # convert to conv1d input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1,1,-1)) loss = criterion(y_pred, y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch: {epoch+1:2} Loss: {loss.item():10.8f}')报错cannot unpack non-iterable numpy.float64 object

这个错误提示表明在你的代码中，某个地方使用了无法迭代的numpy.float64对象进行解包（unpack）。根据你提供的代码，我猜测可能是以下这一行代码导致了问题：

for seq, y_train in train_set:

你可以检查一下train_set的数据类型，看看是否与你预期的一致。如果train_set是一个numpy array，你可以尝试使用numpy中的enumerate函数来遍历数据集：

for i, (seq, y_train) in enumerate(train_set):

这样可以确保你遍历的是一个可迭代对象，每次迭代返回的是一个tuple，其中包含seq和y_train这两个元素。

相关问题

import torch.optim as optim net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=3e-4)

这段代码是用PyTorch库创建一个神经网络模型，并定义了交叉熵损失函数和Adam优化器。其中，net为一个自定义的神经网络模型，criterion为交叉熵损失函数，optimizer为Adam优化器，lr为学习率，设定为3e-4。Adam是一种常用的优化算法，可以用来优化神经网络的权重和偏置参数，从而提高模型的准确性。

criterion = nn.CrossEntropyLoss

在深度学习中，交叉熵（Cross-entropy）是一种常用的损失函数，用于测量两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，`nn.CrossEntropyLoss`是一个用于计算交叉熵损失的类。

`nn.CrossEntropyLoss`通常用于多分类问题中，其中模型需要将输入分为多个类别中的一个。它将模型的输出视为一个概率分布，使用交叉熵损失来衡量模型输出与真实标签之间的差异。具体来说，`nn.CrossEntropyLoss`的输入需要包含两个部分：模型的输出和真实标签。

下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 构造模拟数据
x = torch.randn(10, 5)  # 10个样本，每个样本5个特征
y = torch.randint(5, (10,))  # 10个样本的真实标签，5个类别

# 定义模型
model = nn.Linear(5, 5)  # 5个特征输入，5个类别输出

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print("Epoch {}, loss: {:.4f}".format(epoch, loss.item()))

这段代码中，我们首先使用`torch.randn()`和`torch.randint()`构造了一个模拟数据集，其中`x`代表输入特征，`y`代表真实标签。然后，我们使用`nn.Linear()`定义了一个简单的线性模型，输入特征有5个，输出类别有5个。接着，我们使用`nn.CrossEntropyLoss()`定义了一个交叉熵损失函数，并使用`optim.SGD()`定义了一个随机梯度下降优化器。

最后，我们进行了10次迭代训练，每次迭代都计算模型输出和真实标签之间的交叉熵损失，并进行反向传播和梯度更新。在输出结果中，我们可以看到每次迭代的损失值。