GPT使用_gptq使用

Q：神经网络训练好了，如何获得神经网络最优解，请给出完整代码
A：给了TensorFlow的

Q：给出pytorch版本的，用于回归分析拟合
A：import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

加载数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

划分训练集和测试集

X_train, X_val, y_train, y_val = random_split(X_train, [0.8, 0.2], test_size=0.2)

定义模型

class LinearRegression(nn.Module):
def init(self):
super(LinearRegression, self).init()
self.linear = nn.Linear(1, 1)

def forward(self, x):
    out = self.linear(x)
    return out
1
2
3

model = LinearRegression()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

训练模型

for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
y_pred = model(X)
loss = criterion(y_pred, y)
loss.backward()
optimizer.step()

if (epoch+1) % 10 == 0:
    print('Epoch:', (epoch+1), ', Loss:', loss.item())
1
2

在验证集上评估模型性能

with torch.no_grad():
y_pred_val = model(X_val)
loss_val = criterion(y_pred_val, y_val)
mse_val = mean_squared_error(y_val, y_pred_val)
print(‘Validation loss:’, loss_val.item(), ‘MSE:’, mse_val)

在测试集上评估模型性能

with torch.no_grad():
y_pred_test = model(X_test)
loss_test = criterion(y_pred_test, y_test)
mse_test = mean_squared_error(y_test, y_pred_test)
print(‘Test loss:’, loss_test.item(), ‘MSE:’, mse_test)

print(‘Finished training’)

貌似不错！！然后自己改了改，直接运行

Q：R2 score是负值，怎么回事
A：R2 score是用来评估回归模型的拟合优度的指标，其取值范围为[-1, 1],越接近1表示模型拟合效果越好，越接近-1表示模型拟合效果越差，等于0表示模型的预测结果和真实值之间没有关系。

如果R2 score是负值，可能有以下几种情况：

数据存在自相关性：如果数据中存在自相关性，即当前观测值受到之前观测值的影响，那么回归模型的拟合效果会变差，导致R2 score为负值。

样本量过小：如果训练集或测试集中的样本量过小，可能会导致回归模型的拟合效果不佳，此时R2 score也可能为负值。

模型选择不当：不同的回归模型适用于不同的数据类型和问题场景，如果选择了不适合当前数据的回归模型，也可能导致R2 score为负值。

数据预处理不当：如果数据预处理不当，例如特征缩放不一致、缺失值处理不正确等，也可能导致回归模型的拟合效果变差，此时R2 score也可能为负值。

针对以上情况，可以尝试采取以下措施来提高回归模型的拟合效果：检查数据是否存在自相关性，增加训练集和测试集的样本量，选择适合当前数据的回归模型，并对数据进行正确的预处理。

总结：生成的代码还是要根据自己需求改，还是比较方便