pytorch 设计一个可以计算y=2x的神经网络模型,并训练
时间: 2023-03-30 16:03:26 浏览: 59
可以使用以下代码设计一个可以计算 y=2x 的神经网络模型,并进行训练:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
return x
# 定义训练数据和标签
x_train = torch.tensor([[1.], [2.], [3.], [4.], [5.]])
y_train = torch.tensor([[2.], [4.], [6.], [8.], [10.]])
# 定义神经网络模型和优化器
net = Net()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=.01)
# 训练神经网络模型
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
output = net(x_train)
loss = nn.MSELoss()(output, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
# 使用训练好的神经网络模型进行预测
x_test = torch.tensor([[6.], [7.], [8.], [9.], [10.]])
y_test = net(x_test)
print(y_test)
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