用 PyTorch 深入 DNN 回归

2023-09-26 05:30:39

利用 PyTorch 构建和训练 DNN 回归模型

简介

深度学习在现实世界应用中潜力巨大，而 PyTorch 是一个功能强大的框架，可用于构建和训练各种深度学习模型。本文将引导您使用 PyTorch 构建和训练一个 DNN（深度神经网络）回归模型，以便预测连续值。

构建 DNN 回归模型

导入库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.model_selection import train_test_split

加载和准备数据：
假设您有一个包含特征和目标变量的数据集，以熊猫 DataFrame 的形式存储。将数据集拆分为训练和测试集，并对数据进行标准化以确保输入值处于相似的范围内。

定义模型：

class DNNRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim):
        super(DNNRegression, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([nn.Linear(i, o) for i, o in zip([input_dim] + hidden_dims, hidden_dims + [output_dim])])
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        for layer in self.layers[:-1]:
            x = self.relu(layer(x))
        return self.layers[-1](x)

此模型定义了具有多个隐藏层的神经网络，使用 ReLU 激活函数。

定义损失函数：
使用均方误差损失函数 (MSE) 来衡量模型的预测与实际目标之间的误差。
定义优化器：
使用 Adam 优化器，它是一种高效的算法，用于更新模型权重并最小化损失函数。

训练 DNN 回归模型

初始化模型：
根据您的数据和建模需求设置模型的超参数（如输入维度、隐藏维度和输出维度）。
训练模型：
在给定数量的训练周期（称为历元）中，重复以下步骤：
- 前向传播：将训练数据馈送到模型并获得预测值。
- 计算损失：计算预测值与实际目标之间的损失。
- 反向传播：计算模型中权重的梯度。
- 更新权重：使用优化器更新模型权重以减少损失。
评估模型：
使用测试数据评估训练后的模型，计算预测值和实际目标之间的均方误差 (MSE)。