bp神经网络回归relu定义损失函数和优化器的代码

以下是一个使用ReLU激活函数的BP神经网络模型的定义损失函数和优化器的代码示例：

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

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 正向传播
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播并优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印损失值
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

在这个例子中，我们使用了均方误差（MSE）损失函数，并使用Adam优化器对模型进行优化。在每个epoch中，我们首先进行正向传播，计算模型的输出和损失值。然后，我们进行反向传播，并使用优化器更新模型参数。最后，我们打印出损失值，以便我们可以跟踪模型训练的进度。

需要注意的是，在这个例子中，我们没有展示如何定义训练数据的输入和标签。在实际应用中，我们需要根据具体情况来加载和处理数据，并将其输入到神经网络中进行训练。