PyTorch多层神经网络预测房价(回归模型)+GPU的使用
简介
本资源文件是《Pytorch学习笔记(七)—-多层神经网络预测房价(回归模型)+GPU的使用》的配套代码和数据集。文章详细介绍了如何使用PyTorch构建多层神经网络来进行房价预测，并展示了如何在GPU上加速计算。
内容概述
- 数据集介绍：
- 数据集包含训练集和测试集，每个样本包含多个特征，如房屋的面积、地理位置等。
- 目标是通过这些特征预测房屋的价格。
- 数据预处理：
- 对数据进行标准化处理，确保所有特征在同一尺度上。
- 对分类特征进行独热编码（One-Hot Encoding）。
- 处理缺失值，使用全局平均值代替无效值。
- 模型构建：
- 使用PyTorch构建多层神经网络模型。
- 模型包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层使用ReLU激活函数。
- 训练与评估：
- 使用Adam优化器进行模型训练。
- 使用均方误差（MSE）作为损失函数。
- 在训练过程中，记录训练集和测试集的损失，以便后续分析。
- GPU加速：
- 展示了如何在PyTorch中使用GPU加速计算。
- 比较了使用GPU和CPU的计算时间，展示了GPU在深度学习中的优势。
使用方法
- 环境配置：
- 确保安装了PyTorch和相关依赖库。
- 如果需要使用GPU加速，确保安装了CUDA和cuDNN。
- 数据准备：
- 下载数据集并解压到代码同级目录。
- 运行数据预处理脚本，生成训练集和测试集。
- 模型训练：
- 运行训练脚本，开始模型的训练过程。
- 训练过程中会输出每个epoch的训练损失和测试损失。
- 模型评估：
- 训练完成后，可以运行评估脚本，查看模型在测试集上的表现。
注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 数据集和代码可能需要根据实际情况进行调整和优化。
参考文献
希望通过本资源文件，您能更好地理解如何使用PyTorch进行房价预测，并掌握GPU在深度学习中的应用。