Pytorch Added

Class/ClassTest/mytorch.py

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+import torch
+import torch.nn as nn
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 定义输入层大小、隐藏层大小、输出层大小和批量大小
+n_in, n_h, n_out, batch_size = 10, 5, 1, 10
+
+# 创建虚拟输入数据和目标数据
+x = torch.randn(batch_size, n_in)  # 随机生成输入数据
+y = torch.tensor([[1.0], [0.0], [0.0],
+                  [1.0], [1.0], [1.0], [0.0], [0.0], [1.0], [1.0]])  # 目标输出数据
+
+# 创建顺序模型，包含线性层、ReLU激活函数和Sigmoid激活函数
+model = nn.Sequential(
+    nn.Linear(n_in, n_h),  # 输入层到隐藏层的线性变换
+    nn.ReLU(),            # 隐藏层的ReLU激活函数
+    nn.Linear(n_h, n_out),  # 隐藏层到输出层的线性变换
+    nn.Sigmoid()           # 输出层的Sigmoid激活函数
+)
+
+# 定义均方误差损失函数和随机梯度下降优化器
+criterion = torch.nn.MSELoss()
+optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 学习率为0.01
+
+# 用于存储每轮的损失值
+losses = []
+
+# 执行梯度下降算法进行模型训练
+for epoch in range(50):  # 迭代50次
+    y_pred = model(x)  # 前向传播，计算预测值
+    loss = criterion(y_pred, y)  # 计算损失
+    losses.append(loss.item())  # 记录损失值
+    print(f'Epoch [{epoch+1}/50], Loss: {loss.item():.4f}')  # 打印损失值
+
+    optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
+    loss.backward()  # 反向传播，计算梯度
+    optimizer.step()  # 更新模型参数
+
+# 可视化损失变化曲线
+plt.figure(figsize=(8, 5))
+plt.plot(range(1, 51), losses, label='Loss')
+plt.xlabel('Epoch')
+plt.ylabel('Loss')
+plt.title('Training Loss Over Epochs')
+plt.legend()
+plt.grid()
+plt.show()
+
+# 可视化预测结果与实际目标值对比
+y_pred_final = model(x).detach().numpy()  # 最终预测值
+y_actual = y.numpy()  # 实际值
+
+plt.figure(figsize=(8, 5))
+plt.plot(range(1, batch_size + 1), y_actual, 'o-', label='Actual', color='blue')
+plt.plot(range(1, batch_size + 1), y_pred_final, 'x--', label='Predicted', color='red')
+plt.xlabel('Sample Index')
+plt.ylabel('Value')
+plt.title('Actual vs Predicted Values')
+plt.legend()
+plt.grid()
+plt.show()