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: 73
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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