使用pytorch写一段代码完成以下功能:建立一个四层多层感知机,输入为十维向量,输出为一维向量,损失函数定义为输入向量的第一个分量减输出向量的差的平方。输入数据需要从xls文件中读取

时间: 2024-02-03 11:12:20 浏览: 77
以下是使用 PyTorch 完成该任务的代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import pandas as pd # 定义多层感知机模型 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 16) self.fc4 = nn.Linear(16, 1) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = torch.relu(self.fc3(x)) x = self.fc4(x) return x # 读取输入数据 data = pd.read_excel('input.xls') input_data = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float) # 定义模型、损失函数和优化器 model = MLP() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(1000): optimizer.zero_grad() output = model(input_data) loss = criterion(input_data[:, 0].unsqueeze(1), output) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f'Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}') # 测试模型 test_input = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]], dtype=torch.float) test_output = model(test_input) print(f'Test Input: {test_input}, Test Output: {test_output}') ``` 在代码中,首先定义了一个四层多层感知机模型,输入为 10 维向量,输出为 1 维向量。然后使用 pandas 库读取输入数据,并将其转换为 PyTorch 的 tensor 类型。接着定义了模型所需的损失函数和优化器。 在训练模型时,每个 epoch 中,首先将优化器的梯度清零,然后计算模型输出和损失函数,反向传播并更新参数。在每个 100 个 epoch 后输出当前 epoch 和损失函数的值。 最后,测试模型时,定义了一个输入为 $[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]$ 的 tensor,并将其输入模型得到输出结果。
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