文心一言测试代码（追光者♂-2023.4.10）

# 昵 称:XieXu & CSDN@追光者♂ # 时 间: 2023/4/9/0009 21:57 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from torchvision import transforms # 定义数据集 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) class NodeClassifier(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(NodeClassifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, num_classes) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 定义模型 num_classes = 10 model = NodeClassifier(num_classes) # 加载数据集 train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): for batch in train_loader: inputs, labels = batch optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criteri # 然后，我们定义了一个包含两个全连接层的图神经网络模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。在训练过程中，我们使用一个批次来加载数据集，并使用反向传播算法计算损失。最后，我们使用测试数据集进行验证，并输出测试准确率。 # 需要注意的是，这个示例中的数据集和模型都是针对节点分类问题的，如果需要使用其他类型的节点进行分类，需要相应地进行修改。此外，这个示例中使用的是PyTorch的TensorDataset和DataLoader类来加载和处理数据集，如果需要使用其他数据集处理方式，需要相应地进行修改。