2024年5月20日发(作者：)

`PyTorch`是一个使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库，在 Python 中可以使

用`PyTorch`实现鸢尾花数据集的分类任务，执行代码前请确保已经安装了`torch`库与

`pandas`库。以下是一个 Python 的`PyTorch`小项目示例代码：

```python

import torch

import pandas as pd

from _selection import train_test_split

from cessing import OneHotEncoder

from import DataLoader, TensorDataset

from torch import nn, optim

def get_data():

# 读取数据集

data = _csv("", header=None)

# 特征列

X = [:, :4]

# 目标列

y = [:, 4:]

X = e(-1, 4)

y = e(-1, 1)

encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

y_encoded = _transform(e(-1, 1))

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,

test_size=0.2, random_state=42)

return X_train, X_test, y_train, y_test

y_encoded,

def train(X_train, y_train):

# 定义模型

model = tial(

(4, 10),

(),

(10, 3)

)

# 定义损失函数和优化器

criterion = ntropyLoss()

optimizer = (ters(), lr=0.01)

# 训练模型

num_epochs = 50

for epoch in range(num_epochs):

train_loss = 0

for batch in DataLoader(X_train, batch_size=16):

input, target = batch

output = model(input)

loss = criterion(output, target)

train_loss += ()

_grad()

rd()

()

if (epoch + 1) % 10 == 0:

print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss:

len(X_train)}")

/ {train_loss

return model

def evaluate(model, X_test, y_test):

with _grad():

test_loss, correct = 0, 0

for batch in DataLoader(X_test, batch_size=16):

input, target = batch

output = model(input)

test_loss += criterion(output, target).item()

predicted = (output, dim=1)

correct += (predicted == target).type().sum().item()

test_loss /= len(X_test)

accuracy = correct / len(X_test)

print(f"Test Loss: {test_loss:.4f}, Test Accuracy: {accuracy:.4f}")

def run():

X_train, X_test, y_train, y_test = get_data()

model = train(X_train, y_train)

evaluate(model, X_test, y_test)

if __name__ == "__main__":

run()

```

在上述代码中，定义了`get_data`、`train`、`evaluate`和`run`四个函数来完成鸢尾

花数据集的分类任务：

- `get_data`函数用于加载鸢尾花数据集，并将标签进行独热编码。

- `train`函数定义了模型结构、损失函数和优化器，并使用训练集进行训练。

- `evaluate`函数使用测试集对训练好的模型进行评估。

- `run`函数调用了`get_data`、`train`和`evaluate`函数来完成整个训练和评估过

程。

你可以根据实际情况修改数据集的路径以及模型的结构和参数等，希望这段代码能够帮

助到你。