用pytorch写nn.Linear输出五个坐标值、边框大小及预测值并训练的代码

以下是一个简单的 PyTorch 代码示例，展示如何使用 nn.Linear 输出五个坐标值、边框大小及预测值，并进行训练：

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

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, 6)

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

# 创建模型
input_size = 64
model = MyModel(input_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 创建输入和目标张量
batch_size = 32
input_tensor = torch.randn(batch_size, input_size)
target_tensor = torch.randn(batch_size, 6)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    output_tensor = model(input_tensor)

    # 提取坐标和边框大小
    bbox_pred = output_tensor[:, :5]
    bbox_target = target_tensor[:, :5]

    # 计算损失
    loss = criterion(bbox_pred, bbox_target)

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

    # 打印损失和预测值
    print('Epoch %d, Loss: %.4f' % (epoch, loss.item()))
    print('Prediction:\n', output_tensor.detach().numpy())

这个代码示例和前一个示例类似，不同之处在于模型输出了六个值，前五个表示坐标和边框大小，最后一个表示预测值（可以是分类概率、得分等）。我们使用了类似的方法提取坐标和边框大小，计算损失并进行反向传播和优化。另外，我们打印了预测值，以便查看模型的输出。

需要注意的是，这个示例中的目标张量 target_tensor 和输出张量 output_tensor 包含了预测值，实际应用中需要根据具体任务设置目标张量和输出张量的形状。另外，这里使用了均方误差损失函数，适用于回归任务，如果是分类任务需要使用交叉熵损失函数等适合的损失函数。