用Python写一个MAML算法

以下是一个使用PyTorch实现的简单MAML算法的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

class MAML(nn.Module):
    def __init__(self, inner_lr, outer_lr):
        super(MAML, self).__init__()
        self.inner_lr = inner_lr
        self.outer_lr = outer_lr
        self.update_step = 5  # 内循环更新次数

        # 定义模型
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(1, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

    def inner_update(self, task_data):
        # 内循环更新
        x, y = task_data
        for i in range(self.update_step):
            y_pred = self.forward(x)
            loss = nn.MSELoss()(y_pred, y)
            gradients = torch.autograd.grad(loss, self.parameters(), create_graph=True)
            self.update_params(gradients)

    def outer_update(self, tasks):
        # 外循环更新
        meta_gradients = []
        for task_data in tasks:
            x, y = task_data
            y_pred = self.forward(x)
            loss = nn.MSELoss()(y_pred, y)
            gradients = torch.autograd.grad(loss, self.parameters(), retain_graph=True)
            meta_gradients.append(gradients)

        # 计算元梯度
        meta_gradients = [torch.stack(gradients).mean(dim=0) for gradients in zip(*meta_gradients)]

        # 更新模型参数
        for param, meta_grad in zip(self.parameters(), meta_gradients):
            param.data -= self.outer_lr * meta_grad

    def update_params(self, gradients):
        # 更新模型参数
        params = []
        for param, grad in zip(self.parameters(), gradients):
            params.append(param - self.inner_lr * grad)
        self.load_state_dict(nn.utils.parameters_to_vector(params))

    def train(self, tasks, epochs):
        # 训练模型
        for epoch in range(epochs):
            for task_data in DataLoader(tasks, batch_size=1, shuffle=True):
                self.inner_update(task_data)
            self.outer_update(tasks)

# 测试代码
tasks = [
    (torch.tensor([[1.0]]), torch.tensor([[2.0]])),
    (torch.tensor([[2.0]]), torch.tensor([[4.0]])),
    (torch.tensor([[3.0]]), torch.tensor([[6.0]])),
    (torch.tensor([[4.0]]), torch.tensor([[8.0]])),
    (torch.tensor([[5.0]]), torch.tensor([[10.0]]))
]

maml = MAML(inner_lr=0.01, outer_lr=0.001)
maml.train(tasks, epochs=100)

# 验证模型
test_data = torch.tensor([[6.0]])
print(maml(test_data))  # 输出应该接近20.0

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的线性模型，并在`MAML`类中实现了内循环更新和外循环更新的方法。在`train`方法中，我们通过调用这两个方法来训练模型。在训练过程中，我们使用每个任务的数据来更新模型的参数，并使用所有任务的元梯度来更新模型的参数。最后，我们使用一个简单的测试数据来验证模型的性能。