数据集文件名为data.xls，写一个基于pytorch的预测，BCDE列为输入的四个变量，F到BD列为对应的预测数据，模型定义为五个隐藏层每层一百个神经元，每一行都有详细注释

首先，我们需要导入pytorch相关的库。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import pandas as pd

然后我们需要读取数据集文件data.xls。

df = pd.read_excel('data.xls')

接下来，我们要定义模型。这里我们定义一个5层的隐藏层，每层有100个神经元的网络。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 100)
        self.fc3 = nn.Linear(100, 100)
        self.fc4 = nn.Linear(100, 100)
        self.fc5 = nn.Linear(100, 100)
        self.fc6 = nn.Linear(100, 100)
        self.fc7 = nn.Linear(100, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.fc3(x)
        x = self.fc4(x)
        x = self.fc5(x)
        x = self.fc6(x)
        x = self.fc7(x)
        return x

model = Net()

接下来我们要设置训练的参数。

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

然后我们开始训练模型。

# 训练模型
for epoch in range(2):  # 训练两个epoch

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入和标签
        inputs, labels = data

        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

        # 输出log信