PyTorch 深度学习 || 2. 全连接网络 | Ch2.1 PyTorch 全连接网络回归

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分类专栏： Pytorch 深度学习 文章标签： 深度学习 pytorch python
于 2023-03-02 20:28:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40234309/article/details/129308498
本文介绍了如何使用 PyTorch 构建全连接网络进行回归任务，包括预测每日最高气温和房价。在气温预测案例中，我们使用了一个单隐层神经网络，对北京市2021年6月气温数据进行建模。在房价预测案例中，数据预处理涉及数值型和非数值型特征的处理，网络经过多轮训练，逐步降低损失函数，最终得到房价预测模型。

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PyTorch 全连接网络回归

文章目录

1. 预测每日最高气温

为了尽快熟悉深度学习的 Pytorch 框架，我们将介绍一个每日最高温度预测的案例。在本实例中，我们将利用 Pytorch 中的神经网络模型，对北京市2021年6月的气温进行建模，并将数据存储在 temps.csv 中，数据提取地址如下：

链接: https://pan.baidu.com/s/1MJAuIHiZ71I8gRCZ7GspGw 提取码: hx4q

数据格式如图所示
在这里插入图片描述

temp_1 和 temp_2 为昨天的最高气温和前天的最高气温，average 为三年来这一天的平均最高气温，actual 为当天的真实最高温度。

使用的网络为单隐层神经网络（严格意义上不算深度学习的网络），输入特征为 6，隐藏层节点设置为128个，输出层节点为 1，网络形如：

在这里插入图片描述

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