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

PyTorch 全连接网络回归

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

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：