利用神经网络反演土壤有机质pytorch代码

以下是一个使用Python和PyTorch库反演土壤有机质含量的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 导入数据
data = np.loadtxt('soil_data.txt', delimiter=',')
X = data[:, 0:4]  # 输入数据，包括 pH 值、土壤温度、土壤湿度和电导率
y = data[:, 4]    # 输出数据，土壤有机质含量

# 将数据转换为张量
X = torch.from_numpy(X).float()
y = torch.from_numpy(y).float()

# 创建神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 12)
        self.fc2 = nn.Linear(12, 8)
        self.fc3 = nn.Linear(8, 1)

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

model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    outputs = model(X)
    loss = criterion(outputs, y)

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

    # 打印损失值
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 预测新的土壤样本数据的有机质含量
new_data = np.array([[7.2, 20, 60, 1.5]])
new_data = torch.from_numpy(new_data).float()
prediction = model(new_data)
print(prediction)

在这个示例代码中，我们首先导入土壤样本数据（包括 pH 值、土壤温度、土壤湿度和电导率以及土壤有机质含量），然后使用PyTorch库创建一个包含三个线性层的神经网络模型。最后，我们训练模型并使用它来预测新的土壤样本数据的有机质含量。

需要注意的是，这个示例代码仅供参考，实际应用中需要根据具体的数据集和问题进行修改。同时，在实际应用中还需要对数据进行预处理、评估模型性能等步骤。