不要tensorflow的python神经网络数据预测代码

我可以提供使用PyTorch的神经网络数据预测代码，您需要使用PyTorch安装包并设置所需的环境。以下是一个简单的PyTorch神经网络预测示例的代码：

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

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

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

net = Net()

input_data = np.random.rand(1, 10)
input_tensor = torch.from_numpy(input_data).float()
output_tensor = net(input_tensor)

print(output_tensor)

这个代码使用了一个两层的神经网络来预测一个10维的输入数据的结果。该网络使用PyTorch中的Linear层和ReLU激活函数。输入数据是随机生成的，输出是模型对输入数据的预测结果。

相关问题

python神经网络数据预测代码

以下是用 Python 编写的神经网络数据预测代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=[data_scaled.shape[1]]),
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(data_scaled[:-1], data_scaled[1:], epochs=100)

# 预测
prediction = model.predict(data_scaled[[-1]])
prediction = scaler.inverse_transform(prediction)

print('预测结果：', prediction)

注意，这只是一个简单的示例代码，并不一定适用于所有的数据预测问题。在实际应用中，需针对具体情况进行调试和优化。

不使用tensorflow的python神经网络数据预测多对一代码

以下是一个不使用TensorFlow的Python神经网络数据预测多对一的示例代码：

import numpy as np

# 构造数据
data = np.array([[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7]])
target = np.array([4, 5, 6, 7, 8])

# 构造神经网络
input_size = 4
hidden_size = 10
output_size = 1
lr = 0.1

weights_input_hidden = np.random.uniform(size=(input_size, hidden_size))
weights_hidden_output = np.random.uniform(size=(hidden_size, output_size))

# 训练神经网络
for i in range(10000):
    # 前向传播
    hidden_layer = np.dot(data, weights_input_hidden)
    hidden_layer_activation = 1 / (1 + np.exp(-hidden_layer))
    output_layer = np.dot(hidden_layer_activation, weights_hidden_output)
    
    # 计算损失
    error = output_layer - target.reshape(-1, 1)
    loss = np.mean(np.square(error))
    
    # 反向传播
    output_layer_gradient = 2 * error / len(data)
    hidden_layer_activation_gradient = np.dot(output_layer_gradient, weights_hidden_output.T) * hidden_layer_activation * (1 - hidden_layer_activation)
    weights_hidden_output_gradient = np.dot(hidden_layer_activation.T, output_layer_gradient)
    weights_input_hidden_gradient = np.dot(data.T, hidden_layer_activation_gradient)
    
    # 更新权重
    weights_hidden_output -= lr * weights_hidden_output_gradient
    weights_input_hidden -= lr * weights_input_hidden_gradient
    
    # 输出损失
    if i % 1000 == 0:
        print("Loss:", loss)

# 预测
hidden_layer = np.dot(data, weights_input_hidden)
hidden_layer_activation = 1 / (1 + np.exp(-hidden_layer))
output_layer = np.dot(hidden_layer_activation, weights_hidden_output)
print("Predictions:", output_layer.flatten())

该代码使用numpy构建了一个多层感知机神经网络，并使用反向传播算法进行训练。在训练完成后，使用训练好的模型进行预测。在本例中，我们使用了一个四维的输入向量和一个一维的输出向量，因此它是一个多对一的预测模型。