class Wine_net(nn.Module): def __int__(self): super(Wine_net, self).__int__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

这段代码中有一个错误，就是 Wine_net 类的 __init__ 方法的拼写错误。应该是双下划线 "__init__" 而不是 "__int__"。因此，你需要修改代码中的这一行：

def __int__(self):

为：

def __init__(self):

除此之外，还有一个小问题，就是在 Wine_net 类的 forward 方法中，最后一层应该使用 nn.functional.sigmoid 而不是 nn.functional.softmax。因为这是一个回归问题，你需要输出一个实数值而不是一个概率分布。

修改完成后的代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd

class Wine_net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Wine_net, self).__init__()
        self.ln1=nn.LayerNorm(11)
        self.fc1=nn.Linear(11,22)
        self.fc2=nn.Linear(22,44)
        self.fc3=nn.Linear(44,1)
        
    def forward(self,x):
        x=self.ln1(x)
        x=self.fc1(x)
        x=nn.functional.relu(x)
        x=self.fc2(x)
        x=nn.functional.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        x = nn.functional.sigmoid(x)
        return x

# 读取数据
df = pd.read_csv('winequality.csv')
df1=df.drop('quality',axis=1)
df2=df['quality']
train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32)

# 定义模型、损失函数和优化器
model=Wine_net()
loss_fn=nn.MSELoss()
optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    y_pred = model(train_x)
    
    # 计算损失
    loss = loss_fn(y_pred, train_y)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

希望能够帮到你！