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前面我们搭建的无论是分类还是回归都只能预测一个标签,这显然效果很局限。下面我们想做到下面这两种效果:
【注】:在介绍pytorch的内置损失函数博客中已经介绍了pytorch的损失函数是支持这个功能的。
# 本示例演示如何使用 PyTorch 实现多标签回归模型。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 构建数据集
# 假设您有一些经纬高度和对应的地心地固坐标的数据
# 这里只是一个示例,您需要根据实际情况准备您自己的数据集
X = np.random.rand(100, 3) # 100个样本,每个样本有3个特征(经度、纬度、高度)
y = np.random.rand(100, 3) # 每个样本有3个目标值(地心地固坐标)
print('y:\n',y)
# 转换数据为 PyTorch 的 Tensor 类型 X_tensor = torch.tensor(X, dtype=torch.float32) y_tensor = torch.tensor(y, dtype=torch.float32) # 定义模型 class MultiLabelRegressionModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(MultiLabelRegressionModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(input_size, output_size) def forward(self, x): out = self.fc(x) return out # 初始化模型 input_size = 3 # 输入特征的数量 output_size =
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