用pytorch写一段预测酒精浓度的代码

以下是使用 PyTorch 编写的预测酒精浓度的代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络模型
class AlcoholNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AlcoholNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

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

# 加载模型
model = AlcoholNet()
model.load_state_dict(torch.load('alcohol_model.pth'))

# 预测函数
def predict_alcohol(features):
    with torch.no_grad():
        features = torch.tensor(features).float()
        output = model(features)
        return output.item()

# 使用模型进行预测
features = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
predicted_alcohol = predict_alcohol(features)
print('Predicted alcohol concentration:', predicted_alcohol)

请注意，这只是一个示例代码，实际上，要预测酒精浓度，需要使用更多的特征和更复杂的模型。