基于pytorch，如何将xlsx文件里的10行数据分别将每行数据输入到for循环中去计算一个公式

假设你需要将每行数据输入公式y = 2x + 1中进行计算，你可以按照以下步骤实现：

1. 读取XLSX文件并将其转换为pandas DataFrame。
2. 选择前10行数据。
3. 使用for循环遍历每行数据。
4. 将当前行数据转换为PyTorch张量，并将其作为输入传递给公式y = 2x + 1中进行计算。
5. 打印计算结果。

下面是一个示例代码，它演示了如何完成这个任务：

import pandas as pd
import torch

# 读取XLSX文件并将其转换为pandas DataFrame
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 选择前10行数据
data = df.iloc[:10]

# 定义公式
formula = lambda x: 2*x + 1

# 遍历每行数据，并将其输入公式进行计算
for i in range(len(data)):
    row = data.iloc[i]
    input_data = torch.tensor(row.values).float()
    output = formula(input_data)
    print(output)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas库读取名为data.xlsx的XLSX文件，并将其转换为pandas DataFrame。然后，我们使用DataFrame的iloc方法选择前10行数据，并使用for循环遍历每行数据。在循环中，我们首先将当前行数据转换为PyTorch张量，并将其作为输入传递给公式y = 2x + 1中进行计算。最后，我们打印计算结果。