bp神经网络多元回归预测单隐藏层relu激活函数 定义损失函数及优化器 初始化模型参数等代码

下面是使用 PyTorch 实现的 bp 神经网络多元回归预测单隐藏层 relu 激活函数模型的代码：

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

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

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

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

# 初始化模型参数
net = Net(input_size, hidden_size, output_size)

# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

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

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    outputs = net(inputs)
predicted = outputs.data

其中，`input_size` 为输入特征的数量，`hidden_size` 为隐藏层神经元的数量，`output_size` 为输出特征的数量。在模型定义中，我们使用了 `nn.Linear` 定义了两个全连接层，使用了 `nn.ReLU` 定义了 relu 激活函数。在损失函数和优化器的定义中，我们使用了 `nn.MSELoss` 定义了均方误差损失函数，使用了 `optim.SGD` 定义了随机梯度下降优化器。在初始化模型参数时，我们使用了 `Net` 类来创建了一个新的 bp 神经网络模型。在训练模型时，我们使用了 `optimizer.zero_grad()` 清空梯度，`loss.backward()` 反向传播计算梯度，`optimizer.step()` 更新模型参数的方法。在预测时，我们使用了 `with torch.no_grad()` 避免梯度计算，得到模型的预测结果。