对csv分类数据利用pytorch搭建全连接神经网络

好的，我可以回答你的问题。首先，你需要导入 PyTorch 库和其他必要的库，例如 pandas 和 numpy。然后，你应该准备你的数据，这里假设你有一个名为 data.csv 的数据集，其中包含分类变量和目标变量。接下来，你可以使用 pandas 库读取 csv 文件并将数据分成输入特征和目标变量。然后，你需要将分类变量转换为数字标签。这可以通过使用 LabelEncoder 类来完成，该类将每个分类变量映射到一个唯一的数字标签。接下来，你需要将数据集分成训练集和测试集。这可以通过使用 train_test_split 函数来完成。最后，你可以使用 PyTorch 来搭建全连接神经网络。以下是一个示例代码：

import torch
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离输入特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将分类变量转换为数字标签
le = LabelEncoder()
for i in range(X.shape[1]):
    if type(X[0][i]) == str:
        X[:, i] = le.fit_transform(X[:, i])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 将 numpy 数组转换为 tensor
X_train = torch.from_numpy(X_train).float()
y_train = torch.from_numpy(y_train).long()
X_test = torch.from_numpy(X_test).float()
y_test = torch.from_numpy(y_test).long()

# 定义全连接神经网络
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 隐藏层
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)       # 输出层

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.hidden(x))     # 激活函数
        x = self.out(x)
        return x

# 定义模型和优化器
net = Net(n_feature=X_train.shape[1], n_hidden=10, n_output=len(np.unique(y_train)))
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(100):
    out = net(X_train)
    loss = loss_func(out, y_train)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 输出训练误差
    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch: %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    out = net(X_test)
    predictions = torch.argmax(out, axis=1)
    accuracy = (predictions == y_test).sum() / len(y_test)
    print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例中，我们使用了一个具有一个隐藏层的全连接神经网络。你可以根据你的数据集和需要调整输入特征的数量、隐藏层的大小和输出层的数量。训练模型时，我们使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。测试模型时，我们计算了模型的准确度。