用pytorch写一个

以下是使用PyTorch进行K折交叉验证的示例代码，其中包括了获得验证结果的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(8, 12)
        self.fc2 = nn.Linear(12, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

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

# 导入数据
dataset = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]
X = torch.from_numpy(X).float()
Y = torch.from_numpy(Y).float()
num_epochs = 150
batch_size = 10
learning_rate = 0.01

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)

# 定义K折交叉验证迭代器
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)
cv_scores = []

# 对每一次交叉验证进行模型训练和评估
for train_idx, test_idx in kfold.split(X):
    net = Net()
    optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)
    for epoch in range(num_epochs):
        for i in range(0, len(train_idx), batch_size):
            inputs = X[train_idx][i:i+batch_size]
            labels = Y[train_idx][i:i+batch_size]
            optimizer.zero_grad()
            outputs = net(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels.unsqueeze(1))
            loss.backward()
            optimizer.step()
    outputs = net(X[test_idx])
    predicted = torch.round(outputs)
    correct = (predicted == Y[test_idx].unsqueeze(1)).sum().item()
    accuracy = correct / len(test_idx) * 100
    cv_scores.append(accuracy)

# 输出K折交叉验证的平均准确率和标准差
print('Accuracy: %.2f%% (+/- %.2f%%)' % (np.mean(cv_scores), np.std(cv_scores)))

在上述代码中，我们首先定义了一个包含两个全连接层和一个Sigmoid激活函数的神经网络模型`Net`。然后，我们将数据集导入为Numpy数组，并将其转换为PyTorch张量。

接下来，我们定义了损失函数和优化器，并定义了K折交叉验证迭代器。在每一轮交叉验证中，我们首先定义了一个新的模型`net`和优化器`optimizer`，然后在训练集上训练该模型，并在验证集上评估模型的表现。

在训练过程中，我们使用了PyTorch的自动求导功能来计算梯度和更新模型参数。在评估过程中，我们使用了PyTorch的张量运算来计算模型在验证集上的预测结果，并将其与真实标签进行比较，得到该轮交叉验证的准确率，并将其保存在`cv_scores`列表中。

最后，我们可以通过计算`cv_scores`列表的平均值和标准差来得到K折交叉验证的平均准确率和波动程度。