处理多维特征的输出（糖尿病数据）

#处理多维特征的输入#prepare Dateset
import numpy as np
import torchxy = np.loadtxt('./diabetes.csv',delimiter = ',',dtype = np.float32)x_data = torch.from_numpy(xy[:,:-1])
y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])#[]加上则取出来的是矩阵class Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)self.activate = torch.nn.ReLU()self.sigmoid= torch.nn.Sigmoid()def forward(self, x):x = self.activate(self.linear1(x))x = self.activate(self.linear2(x))x = self.sigmoid(self.linear3(x))return x
model = Model()#LOSS
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)#train
#激活函数 Relu + Sigmoid 效果更好
epochs = 10000for epoch in range(epochs):# Forwardy_pred = model(x_data)loss = criterion(y_pred, y_data)print(epoch, loss.item())# Backwardoptimizer.zero_grad()loss.backward()# Updateoptimizer.step()

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