初学pytorch，我按照视频教程写了代码，但是没有成功的运行，实在不知道问题出在哪里。
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = torch.FloatTensor(x_data)
y_data = torch.FloatTensor(y_data)
inputs = Variable(x_data)
target = Variable(y_data)
class LinearRegression(nn.Module):
# 初始化，定义网络结构
# 一般把网络中具有可学习的参数的层放在初始化的里面，int()中
def int(self):
super(LinearRegression, self).init()
self.fc = nn.Linear(1, 1)
# 定义网络计算
def forward(self, x):
out = self.fc(x)
return out
model = LinearRegression()
mse_loss = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
for name, parameters in model.named_parameters():
print('name:{},parameters:{}'.format(name, parameters))
从你提供的代码来看，缺少了 import 语句，它们包括 nn 和 optim，这些都是PyTorch提供的模块，需要首先导入才能使用。
此外，看起来代码中缺少了关键步骤，如定义输入和目标张量，以及计算损失、梯度和更新权重的循环。以下是修复后的代码示例，供您参考：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据
x_data = np.random.rand(100, 1).astype(np.float32)
y_data = 2 * x_data + 1
# 转换为张量
x_data = torch.from_numpy(x_data)
y_data = torch.from_numpy(y_data)
# 定义输入和目标
inputs = Variable(x_data)
target = Variable(y_data)
# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearRegression, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
out = self.fc(x)
return out
# 实例化模型
model = LinearRegression()
# 定义代价函数
mse_loss = nn.MSELoss()
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
inputs = Variable(x_data)
target = Variable(y_data)
# 前向传播
out = model(inputs)
loss = mse_loss(out, target)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印损失值
if (epoch+1) % 50 == 0:
print('Epoch[{}/{}], loss: {:.6f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 打印模型参数
for name, parameters in model.named_parameters():
print('name:{},parameters:{}'.format(name, parameters))
在这个例子中，我们首先定义了一些训练数据，然后将它们转换为PyTorch张量。然后，我们定义了一个 LinearRegression 类，它继承了 nn.Module 类，并包含了一个线性层。在实例化模型时，我们创建了一个新的 LinearRegression 对象。接下来，我们定义了损失函数和优化器。最后，我们在一个循环中迭代训练模型，计算损失、梯度和更新权重，然后打印出损失值和模型参数。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: