判断单车装载问题中货箱能否到达指定位置pytorch实现代码

以下是一个使用 PyTorch 实现的判断单车装载问题中货箱能否到达指定位置的简单示例代码：

import torch

# 定义模型
class BikeLoadingModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BikeLoadingModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(4, 16)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(16, 32)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(32, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc3(x))
        return x

# 加载模型
model = BikeLoadingModel()
model.load_state_dict(torch.load("bike_loading_model.pth"))

# 定义测试数据
test_data = torch.tensor([
    [1, 0, 0, 0.5],  # 货箱在第一个位置，车在第一个位置
    [0, 1, 0, 0.5],  # 货箱在第二个位置，车在第一个位置
    [0, 1, 0, 0.9],  # 货箱在第二个位置，车在第二个位置
    [0, 0, 1, 0.5],  # 货箱在第三个位置，车在第一个位置
    [0, 0, 1, 0.9],  # 货箱在第三个位置，车在第二个位置
    [0, 0, 1, 1],    # 货箱在第三个位置，车在第三个位置
], dtype=torch.float)

# 进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(test_data)
    print(output)

在这个示例中，我们定义了一个包含三个全连接层的神经网络，用于预测货箱是否能到达指定位置。我们加载了预先训练好的权重，并将一些测试数据输入到模型中，得到了预测结果。注意，这里的输出是一个概率值，表示货箱能否到达指定位置的概率。如果输出值大于 0.5，则认为货箱能够到达指定位置；否则认为货箱无法到达指定位置。