pytorch回归问题训练

在PyTorch中进行回归问题的训练可以通过以下步骤进行：

1. 准备数据：首先，你需要准备你的输入数据和目标数据。输入数据可以是一个特征向量，而目标数据是你想要预测的值。

2. 创建模型：接下来，你需要定义一个神经网络模型。你可以使用PyTorch的nn.Module类来创建一个自定义的神经网络模型。

3. 定义损失函数：在回归问题中，常用的损失函数是均方误差（Mean Squared Error，MSE）。你可以使用PyTorch提供的MSELoss函数。

4. 定义优化器：选择一个合适的优化算法，例如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）或Adam优化算法。你可以使用PyTorch提供的优化器类来定义优化器。

5. 训练模型：使用训练数据来训练你的模型。你需要定义一个训练循环，在每个循环中，将输入数据传递给模型，计算损失值，然后使用优化器来更新模型的参数。

6. 评估模型：在训练完成后，你可以使用测试数据来评估模型的性能。可以计算预测值与真实值之间的误差，例如均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。

7. 调整模型：根据评估结果，你可以调整模型的结构或超参数，例如学习率、隐藏层的大小等，并重新训练模型。

参考文献：
训练搭建的神经网络5.可视化操作. url: https://blog.csdn.net/qq_41855420/article/details/110479930<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch——回归问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38698943/13751758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]