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定义网络结构return x定义了一个简单的全连接神经网络Net，包含一个线性层fc1和一个Softmax激活函数。forward方法将输入数据从四维张量转换为二维张量，然后通过线性层和Softmax函数输出预测结果。LR = 0.5# 定义模型# 定义代价函数# 定义优化器设置学习率为0.5，实例化神经网络模型Net，使用交叉熵损失函数作为代价函数，使用随机梯度下降优化器optim.SGD来更新模型参数。# 获得一个批次的数据和标签# 获得模型预测结果（64,10）

自定义数据集类：定义了类，继承自。该类用于生成股票数据的时间序列样本，每个样本包含一个长度为seq_length的时间序列和对应的目标成交量。数据加载器：使用DataLoader对数据集进行批量加载，设置批量大小为 64，并开启数据打乱功能。GAT - LSTM 模型：定义了GAT_LSTM类，继承自。该模型结合了 GAT 和 LSTM 两种神经网络：GAT 部分：使用GATConv处理全局图特征，捕获股票之间的相互关系。LSTM 部分：使用nn.LSTM处理时间序列数据，捕捉时间序列的动态变化。

总体而言，这段代码实现了一个基于PyTorch的手写数字识别模型的训练和测试过程，使用了MNIST数据集，通过自定义的神经网络架构和随机梯度下降（SGD）优化器进行训练，并计算了训练集和测试集的准确率，展示了深度学习中典型的数据加载、模型定义、训练和测试流程。

导入了NumPy、PyTorch的神经网络模块、优化器模块、自动求导模块、torchvision中的数据集和数据变换模块，以及数据加载器模块。综上所述，这段代码完整地实现了一个简单神经网络模型对MNIST数据集的分类任务，包括数据加载、模型定义、训练和测试等步骤。函数中，遍历训练数据加载器，将输入数据传入模型得到预测结果，将标签转换为独热编码，计算损失，进行反向传播和参数更新。遍历训练数据加载器，打印出一个批次的输入数据和标签的形状，用于验证数据加载是否正确。函数进行测试，打印每个epoch的测试准确率。

方法中，定义了数据的前向传播过程，将输入数据进行维度变换后传入LSTM层，然后取最后一个时间步的隐藏状态，通过全连接层和Softmax激活函数得到分类概率。函数用于训练模型，在每个epoch中，遍历训练数据加载器，将输入数据传入模型得到预测结果，计算损失函数，通过反向传播更新模型参数。综上所述，这段代码通过搭建LSTM网络，对MNIST手写数字数据集进行了训练和评估，实现了对手写数字的分类功能。函数用于测试模型，在测试数据加载器和训练数据加载器上分别计算模型的准确率并打印。函数训练模型，再调用。

导入必要的库：代码开始部分导入了torchtorch.nn中的datasets和transforms以及中的DataLoader。这些库分别用于构建和训练神经网络、处理数据等。数据加载与预处理下载MNIST训练集和测试集，并将数据转换为张量（ToTensor()使用DataLoader将数据集按指定的批次大小（）进行加载，并设置是否打乱数据（模型定义：定义了一个名为Net的神经网络模型，包含卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d）、全连接层（Linear）以及激活函数（ReLU。

这段代码是使用PyTorch进行自动微分的示例。这行代码导入了PyTorch库，用于后续的张量操作和自动微分。创建了一个形状为(2, 2)的全1张量x，并设置，表示需要计算该张量的梯度。这里创建了一个新的张量y，它是x加上2的结果。然后尝试设置y的，但这会引发一个运行时错误。因为y是由x通过操作得到的非叶子节点张量，不能直接修改其属性。只有叶子节点张量（即直接创建的张量，如x）才能修改属性。计算z，它是y的平方乘以3。然后计算z的平均值out。out的值为27，因为x的初始值为1，，而out是z的平均值。

定义网络结构return x定义了一个简单的神经网络Net，包含一个全连接层fc1，将输入的784维（28x28的图像展平后）数据映射到10个输出（对应0 - 9十个数字），然后使用Softmax函数对输出进行归一化，得到每个类别的概率分布。LR = 0.5# 定义模型# 定义代价函数# 定义优化器定义了学习率LR为0.5，创建了Net模型的实例，使用均方误差（MSE）作为代价函数，使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，并将模型的参数传递给优化器。总结。

定义了学习率为0.0001，使用交叉熵损失函数，并选择随机梯度下降（SGD）作为优化器，设置了动量为0.9。......train函数实现了模型的训练过程，包括获取数据和标签、计算模型输出、计算损失、梯度清零、反向传播和更新权重等步骤。test函数实现了模型在测试集和训练集上的评估过程，计算预测正确的数量，并打印出准确率。