该方法主要使用于平时想要快速理解看不懂的代码
提示语
- Role: 注释代码学习助手
- Background: 用户希望在豆包发送代码后，豆包会把原代码返回，并且按照下面的来执行[以下是修正后的代码，同时我还添加了一些注释使代码更易理解：]，要求不添加多余代码，不进行任何修改。
- Profile: 你是一位能够复制并且注释代码作用的的助手，专注于满足用户对代码理解学习的需求。
- Skills: 你具备直接注释代码的能力，能够准确注释代码，确保不添加或修改任何内容。
- Goals: 注释代码用户的代码。
- Constrains: 仅注释代码，不添加任何多余代码，不进行任何修改。
- OutputFormat: 注释代码后的输出结果。
- Workflow:
1. 接收用户输入的代码。
2. 直接注释代码。
3. 展示代码运行结果。
4. 代码如果错误无法运行，请提示代码的错误地方，并给出改正意见
5. 对方法进行注释，比如 `np.random.randint() 是 NumPy 库中用于生成随机整数的函数, 第一个参数 500：生成随机数的下限（包含该值）, 第二个参数 5000：生成随机数的上限（不包含该值）, 第三个参数 n_samples：生成的随机数数量（最终会得到一个包含 n_samples 个元素的数组）, 例如，如果 n_samples = 3，这行代码会生成一个包含 3 个元素的数组，每个元素都是 500~4999 之间的随机整数（如 [1200, 3500, 4800]）。`
- Examples:
- 例子1：用户输入代码：
```python
print("Hello, World!")
```
输出结果：
```
Hello, World!
```
- 例子2：用户输入代码：
```javascript
console.log("This is a test.");
```
输出结果：
```
This is a test.
```
- 例子3：用户输入代码：
```java
public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Java is running!");
}
}
```
输出结果：
```
Java is running!
```
- Initialization: 在第一次对话中，请直接输出以下：您好！我是代码运行助手，可以直接运行您输入的代码并展示效果。请提供代码，我将为您运行。
我们打开豆包， 将上面的提示语放进去，回车，只会就会提示 您好！我是代码运行助手，可以直接运行您输入的代码并展示效果。请提供代码，我将为您运行。
接下来我们就可以开始放入我们的代码，让它帮我们进行理解
例如：
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import time
import os
from torchsummary import summary
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 生成cvs数据
def create_basedatacvs():
# 设置随机种子，保证结果可复现
np.random.seed(42)
# 生成的样本数量
n_samples = 100
# 生成各字段数据
battery_power = np.random.randint(500, 5000, n_samples) # 电池容量：500 - 5000 毫安时
blue = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有蓝牙：0（无）或 1（有）
clock_speed = np.random.uniform(0.5, 3.0, n_samples) # 微处理器执行指令速度：0.5 - 3.0
dual_sim = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否支持双卡：0（不支持）或 1（支持）
fc = np.random.randint(0, 20, n_samples) # 前置摄像头百万像素：0 - 20 百万
four_g = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有 4G：0（无）或 1（有）
int_memory = np.random.randint(2, 64, n_samples) # 内存：2 - 64 GB
m_dep = np.random.uniform(0.5, 1.5, n_samples) # 移动深度：0.5 - 1.5 cm
mobile_wt = np.random.randint(100, 200, n_samples) # 手机重量：100 - 200 克
n_cores = np.random.randint(1, 8, n_samples) # 处理器内核数：1 - 8 核
pc = np.random.randint(0, 40, n_samples) # 主摄像头百万像素：0 - 40 百万
px_height = np.random.randint(500, 2500, n_samples) # 像素分辨率高度：500 - 2500
px_width = np.random.randint(500, 2500, n_samples) # 像素分辨率宽度：500 - 2500
ram = np.random.randint(256, 8192, n_samples) # 随机存取存储器：256 - 8192 兆字节
sc_h = np.random.uniform(10, 20, n_samples) # 手机屏幕高度：10 - 20 cm
sc_w = np.random.uniform(5, 10, n_samples) # 手机屏幕宽度：5 - 10 cm
talk_time = np.random.randint(2, 24, n_samples) # 一次电池充电持续时间：2 - 24 小时
three_g = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有 3G：0（无）或 1（有）
touch_screen = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有触控屏：0（无）或 1（有）
wifi = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否能连 wifi：0（不能）或 1（能）
# 基于核心特征计算价格得分（权重可调整）
ram_score = ram / 8192 # RAM占比（0-1），权重最高
battery_score = battery_power / 5000 # 电池容量占比（0-1）
px_score = (px_height * px_width) / (2500*2500) # 屏幕分辨率占比（0-1）
# 综合得分：RAM权重0.5，电池0.3，分辨率0.2，总分0-1
total_score = ram_score * 0.5 + battery_score * 0.3 + px_score * 0.2
# 按得分划分4个价格区间（0-3）
price_range = (total_score * 4).astype(np.int64)
# 避免超出0-3范围（边界处理）
price_range = np.clip(price_range, 0, 3)
# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({
'battery_power': battery_power,
'blue': blue,
'clock_speed': clock_speed,
'dual_sim': dual_sim,
'fc': fc,
'four_g': four_g,
'int_memory': int_memory,
'm_dep': m_dep,
'mobile_wt': mobile_wt,
'n_cores': n_cores,
'pc': pc,
'px_height': px_height,
'px_width': px_width,
'ram': ram,
'sc_h': sc_h,
'sc_w': sc_w,
'talk_time': talk_time,
'three_g': three_g,
'touch_screen': touch_screen,
'wifi': wifi,
'price_range': price_range
})
# 确保data文件夹存在
os.makedirs('data', exist_ok=True)
# 保存为CSV文件
data.to_csv('data/手机价格预测2.csv', index=False)
print("数据已成功生成并保存到 data/手机价格预测2.csv")
# 1. 数据集构建：该部分代码用于读取、处理手机价格预测数据集，并划分为训练集和验证集
# 定义创建数据集的函数
def create_dataset():
# 使用Pandas读取数据，数据文件路径为"data/手机价格预测.csv"
data = pd.read_csv("data/手机价格预测2.csv")
# 提取特征值和目标值：x为除最后一列外的所有列（特征），y为最后一列（目标标签）
# data.iloc[:,:-1]：
# iloc 是 Pandas 中用于按位置索引数据的方法
# 第一个冒号 : 表示选取所有行
# :-1 表示选取从第 0 列到倒数第 2 列的所有列（即除了最后一列之外的所有列）
# 结果赋值给 x，作为模型的输入特征
# data.iloc[:,-1]：
# 第一个冒号 : 同样表示选取所有行
# -1 表示选取最后一列
# 结果赋值给 y，作为模型需要预测的目标标签
x, y = data.iloc[:,:-1], data.iloc[:,-1]
# 新增：特征标准化
scaler = StandardScaler()
x_scaled = scaler.fit_transform(x) # 训练集拟合并转换
x = x_scaled.astype(np.float32) # 转换为float32
# 类型转换：将特征值转换为32位浮点数类型，目标值转换为64位整数类型，适配模型输入要求
y = y.astype(np.int64)
# 数据集划分：将数据按8:2的比例划分为训练集和验证集，random_state=88固定随机种子确保结果可复现
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88)
# 保存scaler（后续预测时用）
import joblib
joblib.dump(scaler, 'data/scaler.pkl')
# 构建数据集，转换为PyTorch可处理的TensorDataset形式，将特征与对应标签组合
train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train), torch.tensor(y_train.values))
valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid), torch.tensor(y_valid.values))
# 返回结果：训练数据集、验证数据集、输入特征数量（特征列数）、分类类别数量（目标值中不同类别的总数）
return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))
# 定义手机价格预测模型类，继承自PyTorch的nn.Module
class PhonePriceModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(PhonePriceModel, self).__init__()
# 1. 第一层：全连接层，输入维度为input_dim，输出维度为128
self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.dropout1 = nn.Dropout(0.2) # 20%神经元失活，防止过拟合
# 2. 第二层：全连接层，输入维度为128，输出维度为256
self.linear2 = nn.Linear(128, 256)
self.relu2 = nn.ReLU()
self.dropout2 = nn.Dropout(0.3)
# 3. 第三层：全连接层，输入维度为256，输出维度为output_dim（分类类别数）
self.linear3 = nn.Linear(256, 128) # 输出维度128
self.relu3 = nn.ReLU()
self.linear4 = nn.Linear(128, output_dim) # 输出层
def forward(self, x):
# 确保每一层的输出正确传递到下一层
x = self.linear1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.dropout1(x)
x = self.linear2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.linear3(x)
x = self.relu3(x)
output = self.linear4(x) # 现在输入维度是128，与linear4的要求匹配
return output
# 模型训练过程
def train(train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num):
# 固定随机数种子
# torch.manual_seed(0)
# 初始化模型
# 将数据送入网络中进行预测（前向传播在此触发）
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
# 损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 优化方法
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=15, gamma=0.5) # 15轮后学习率减半
# 训练轮数
num_epoch = 80 # 增加训练轮次
batch_size = 16 # 调整批次大小
train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size)
valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
for epoch_idx in range(num_epoch):
# 训练时间
start = time.time()
model.train() # 训练模式（启用Dropout）
# 计算损失
total_train_loss = 0.0
train_num = 0
# 训练阶段
for x, y in train_loader:
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
total_train_loss += loss.item() * x.size(0) # 按样本数加权
train_num += x.size(0)
# 验证阶段
model.eval() # 验证模式（关闭Dropout）
total_valid_loss = 0.0
valid_correct = 0
valid_num = 0
with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算，节省内存
for x, y in valid_loader:
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
total_valid_loss += loss.item() * x.size(0)
valid_correct += (y_pred == y).sum().item()
valid_num += x.size(0)
# 计算平均损失与验证准确率
avg_train_loss = total_train_loss / train_num
avg_valid_loss = total_valid_loss / valid_num
valid_acc = valid_correct / valid_num
# 打印信息（新增验证指标）
print(f'epoch: {epoch_idx+1:4d} | train_loss: {avg_train_loss:.4f} | '
f'valid_loss: {avg_valid_loss:.4f} | valid_acc: {valid_acc:.4f} | time: {time.time()-start:.2f}s')
# 学习率调度
scheduler.step()
torch.save(model.state_dict(), 'data/phone_optimized.pth')
def test(valid_dataset, input_dim, class_num):
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
model.load_state_dict(torch.load('data/phone_optimized.pth'))
model.eval() # 验证模式
dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=16, shuffle=False)
correct = 0
with torch.no_grad():
for x, y in dataloader:
output = model(x)
y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
correct += (y_pred == y).sum().item()
acc = correct / len(valid_dataset)
print(f"Final Test Acc: {acc:.4f}") # 保留4位小数，更直观
return acc
# 主程序入口，当脚本直接运行时执行以下代码
if __name__ == '__main__':
# create_basedatacvs()
# 一. 数据集构建
# 获取数据：调用create_dataset函数获取处理好的数据集及相关参数
train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()
print("1. 数据集构建；输出结果为：")
# 打印输入特征的数量
print('输入特征数：', input_dim)
# 打印分类类别的数量
print("分类个数：", class_num)
# 二. 模型构建
print('2. 模型构建')
# 模型实例化：根据输入特征数和分类类别数创建模型
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
# 三、模型训练（225原则）
print('3. 模型训练')
train(train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num)
# 在模型训练中，“225 原则” 指的是特定的训练要素组合。具体含义如下
# 第一个 “2”：代表 2 个初始化参数，即损失函数和优化器。损失函数用于度量模型预测值与真实值之间的差异程度，优化器则负责根据损失函数的结果来更新模型的参数，以最小化损失。
# 第二个 “2”：表示 2 个遍历，分别是 epoch（轮次）和数据批次大小（batch size）。epoch 指的是模型对整个训练数据集进行完整遍历的次数，而 batch size 是每次传递给模型用以训练的样本数据量。
# “5”：指的是模型训练过程中的 5 个关键步骤，包括前向传播、损失函数计算、梯度清零、反向传播和参数更新。前向传播是将输入数据通过模型计算得到预测值，损失函数计算出预测值与真实值的差异，梯度清零是为了避免梯度累加，反向传播是将损失值从输出层反向传播到输入层，以计算每个参数的梯度，最后根据梯度对参数进行更新，从而使模型不断优化。
# 四、模型预测
print('4. 模型预测')
test(valid_dataset, input_dim, class_num)
# 打印模型结构摘要，输入大小为(input_dim,)，批次大小为16
print('5. summary')
summary(model, input_size=(input_dim,), batch_size=16)
豆包理解后的代码
# 导入所需库：涵盖PyTorch深度学习框架、数据处理、模型评估、可视化等工具
import torch # PyTorch核心库，用于构建和训练神经网络
from torch.utils.data import TensorDataset # 将张量数据封装为数据集的类
from torch.utils.data import DataLoader # 用于批量加载数据的类，支持打乱、多线程等
import torch.nn as nn # PyTorch神经网络模块，包含常用层和损失函数
import torch.optim as optim # PyTorch优化器模块，包含Adam、SGD等优化算法
from sklearn.datasets import make_regression # 生成回归数据集的工具（本代码未实际使用）
from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和验证集的工具
import matplotlib.pyplot as plt # 数据可视化库，用于绘制图表（本代码未实际使用）
import numpy as np # 数值计算库，用于生成随机数据和数组运算
import pandas as pd # 数据处理库，用于读取和操作CSV数据
import time # 时间模块，用于计算训练耗时
import os # 操作系统模块，用于创建文件夹和处理文件路径
from torchsummary import summary # 用于打印神经网络结构摘要的工具
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据标准化工具，将特征缩放到均值0、方差1
# 生成CSV数据的函数：创建包含手机各项特征和价格区间的数据集
def create_basedatacvs():
# np.random.seed(42)：NumPy中用于设置随机种子的函数，参数42为固定种子值
# 作用是保证每次运行代码生成的随机数据完全一致，确保实验结果可复现
np.random.seed(42)
# 生成的样本数量，此处为100条手机数据
n_samples = 100
# 生成各字段数据：每条数据对应手机的一项硬件/功能特征
# np.random.randint(500, 5000, n_samples)：生成指定范围的整数随机数组
# 第一个参数500：随机数下限（包含），第二个参数5000：随机数上限（不包含），第三个参数n_samples：生成数组的长度
battery_power = np.random.randint(500, 5000, n_samples) # 电池容量：500 - 5000 毫安时
blue = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有蓝牙：0（无）或 1（有）
# np.random.uniform(0.5, 3.0, n_samples)：生成指定范围的均匀分布浮点数随机数组
# 参数含义同randint，区别是生成浮点数
clock_speed = np.random.uniform(0.5, 3.0, n_samples) # 微处理器执行指令速度：0.5 - 3.0 GHz
dual_sim = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否支持双卡：0（不支持）或 1（支持）
fc = np.random.randint(0, 20, n_samples) # 前置摄像头百万像素：0 - 20 百万
four_g = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有 4G：0（无）或 1（有）
int_memory = np.random.randint(2, 64, n_samples) # 内存：2 - 64 GB
m_dep = np.random.uniform(0.5, 1.5, n_samples) # 手机厚度：0.5 - 1.5 cm
mobile_wt = np.random.randint(100, 200, n_samples) # 手机重量：100 - 200 克
n_cores = np.random.randint(1, 8, n_samples) # 处理器内核数：1 - 8 核
pc = np.random.randint(0, 40, n_samples) # 主摄像头百万像素：0 - 40 百万
px_height = np.random.randint(500, 2500, n_samples) # 像素分辨率高度：500 - 2500 像素
px_width = np.random.randint(500, 2500, n_samples) # 像素分辨率宽度：500 - 2500 像素
ram = np.random.randint(256, 8192, n_samples) # 随机存取存储器（运行内存）：256 - 8192 兆字节
sc_h = np.random.uniform(10, 20, n_samples) # 手机屏幕高度：10 - 20 cm
sc_w = np.random.uniform(5, 10, n_samples) # 手机屏幕宽度：5 - 10 cm
talk_time = np.random.randint(2, 24, n_samples) # 一次电池充电持续通话时间：2 - 24 小时
three_g = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有 3G：0（无）或 1（有）
touch_screen = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否有触控屏：0（无）或 1（有）
wifi = np.random.randint(0, 2, n_samples) # 是否能连 wifi：0（不能）或 1（能）
# 基于核心特征计算价格得分（权重可调整）：模拟手机价格与硬件的关联
ram_score = ram / 8192 # RAM占比（0-1），权重最高（手机性能核心指标）
battery_score = battery_power / 5000 # 电池容量占比（0-1）
px_score = (px_height * px_width) / (2500*2500) # 屏幕分辨率占比（0-1），先算总面积再归一化
# 综合得分：RAM权重0.5，电池0.3，分辨率0.2，总分范围0-1
total_score = ram_score * 0.5 + battery_score * 0.3 + px_score * 0.2
# 按得分划分4个价格区间（0-3）：将0-1的得分映射到4个整数类别
price_range = (total_score * 4).astype(np.int64)
# np.clip(price_range, 0, 3)：将数组值限制在0-3范围内，避免因计算误差超出目标类别范围
# 例如得分接近1时，total_score*4可能略大于3，clip后强制设为3
price_range = np.clip(price_range, 0, 3)
# 创建DataFrame：将所有特征和目标值组合成Pandas数据框，便于后续处理
data = pd.DataFrame({
'battery_power': battery_power,
'blue': blue,
'clock_speed': clock_speed,
'dual_sim': dual_sim,
'fc': fc,
'four_g': four_g,
'int_memory': int_memory,
'm_dep': m_dep,
'mobile_wt': mobile_wt,
'n_cores': n_cores,
'pc': pc,
'px_height': px_height,
'px_width': px_width,
'ram': ram,
'sc_h': sc_h,
'sc_w': sc_w,
'talk_time': talk_time,
'three_g': three_g,
'touch_screen': touch_screen,
'wifi': wifi,
'price_range': price_range # 目标变量：手机价格区间（0-3）
})
# os.makedirs('data', exist_ok=True)：创建名为"data"的文件夹
# 参数exist_ok=True表示若文件夹已存在，不报错（避免重复创建导致的错误）
os.makedirs('data', exist_ok=True)
# 将DataFrame保存为CSV文件，路径为"data/手机价格预测2.csv"
# index=False表示不保存DataFrame的行索引（避免生成多余列）
data.to_csv('data/手机价格预测2.csv', index=False)
print("数据已成功生成并保存到 data/手机价格预测2.csv")
# 1. 数据集构建：该部分代码用于读取、处理手机价格预测数据集，并划分为训练集和验证集
# 定义创建数据集的函数：输出处理好的训练集、验证集，以及特征数量和类别数量
def create_dataset():
# pd.read_csv("data/手机价格预测2.csv")：Pandas读取CSV文件的函数
# 参数为文件路径，返回DataFrame对象，包含所有手机数据
data = pd.read_csv("data/手机价格预测2.csv")
# 提取特征值和目标值：x为除最后一列外的所有列（特征），y为最后一列（目标标签）
# data.iloc[:,:-1]：Pandas中按位置索引数据的方法
# 第一个冒号: 表示选取所有行，:-1 表示选取从第0列到倒数第2列（排除最后一列）
x = data.iloc[:,:-1]
# data.iloc[:,-1]：选取所有行的最后一列，即价格区间（目标变量）
y = data.iloc[:,-1]
# 新增：特征标准化：消除不同特征量纲影响，提升模型训练稳定性
# StandardScaler()：初始化标准化器，默认将特征转换为均值0、标准差1的分布
scaler = StandardScaler()
# scaler.fit_transform(x)：先根据x的统计信息（均值、标准差）拟合标准化器，再对x进行转换
x_scaled = scaler.fit_transform(x)
# 转换为float32类型：适配PyTorch默认的张量数据类型，减少内存占用
x = x_scaled.astype(np.float32)
# 类型转换：将目标值y转换为int64类型，适配PyTorch分类任务的标签要求
y = y.astype(np.int64)
# 数据集划分：train_test_split是sklearn中划分训练集和验证集的函数
# 参数x为特征，y为标签，train_size=0.8表示训练集占比80%，验证集占比20%
# random_state=88：固定随机种子，确保每次划分结果一致，便于复现
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88)
# 保存scaler（后续预测时用）：joblib是Python的序列化工具，用于保存和加载对象
# 将训练好的标准化器保存到"data/scaler.pkl"，后续预测新数据时需用相同的scaler处理
import joblib
joblib.dump(scaler, 'data/scaler.pkl')
# 构建数据集：TensorDataset是PyTorch的数据集类，将特征张量和标签张量组合
# torch.from_numpy(x_train)：将NumPy数组转换为PyTorch张量
# torch.tensor(y_train.values)：将Pandas Series的values转换为PyTorch张量
train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train), torch.tensor(y_train.values))
valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid), torch.tensor(y_valid.values))
# 返回结果：训练数据集、验证数据集、输入特征数量（x_train的列数）、分类类别数量（y中不同值的个数）
return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))
# 定义手机价格预测模型类：继承自PyTorch的nn.Module（所有神经网络模型的基类）
class PhonePriceModel(nn.Module):
# __init__是类的构造函数，用于初始化模型参数
# input_dim：输入特征的维度（即手机特征的数量），output_dim：输出类别数量（即价格区间数0-3，共4类）
def __init__(self, input_dim, output_dim):
# super(PhonePriceModel, self).__init__()：调用父类nn.Module的构造函数，初始化模型基础结构
super(PhonePriceModel, self).__init__()
# 1. 第一层：全连接层 + ReLU激活函数 + Dropout层
# nn.Linear(input_dim, 128)：全连接层，输入维度input_dim，输出维度128（该层有input_dim*128 + 128个参数）
self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)
# nn.ReLU()：ReLU激活函数，用于引入非线性，公式为max(0, x)
self.relu1 = nn.ReLU()
# nn.Dropout(0.2)：Dropout层，随机使20%的神经元失活（输出设为0），防止模型过拟合
self.dropout1 = nn.Dropout(0.2)
# 2. 第二层：全连接层 + ReLU激活函数 + Dropout层
self.linear2 = nn.Linear(128, 256) # 输入维度128，输出维度256
self.relu2 = nn.ReLU()
self.dropout2 = nn.Dropout(0.3) # 30%神经元失活
# 3. 第三层：全连接层 + ReLU激活函数
self.linear3 = nn.Linear(256, 128) # 输入维度256，输出维度128
self.relu3 = nn.ReLU()
# 4. 输出层：全连接层，输出维度为output_dim（分类类别数）
self.linear4 = nn.Linear(128, output_dim)
# forward函数：定义模型的前向传播过程，即输入数据如何通过各层计算得到输出
def forward(self, x):
# 第一层计算：输入x → 全连接层linear1 → ReLU激活 → Dropout
x = self.linear1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.dropout1(x)
# 第二层计算：上一层输出 → 全连接层linear2 → ReLU激活 → Dropout
x = self.linear2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.dropout2(x)
# 第三层计算：上一层输出 → 全连接层linear3 → ReLU激活
x = self.linear3(x)
x = self.relu3(x)
# 输出层计算：上一层输出 → 全连接层linear4，得到最终预测结果
output = self.linear4(x)
return output
# 模型训练过程：接收数据集和模型参数，训练并保存模型
def train(train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num):
# 初始化模型：创建PhonePriceModel实例，传入输入特征维度和类别数量
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
# 损失函数：nn.CrossEntropyLoss()是交叉熵损失函数，适用于多分类任务
# 自动包含Softmax函数，将模型输出转换为概率分布，再计算与真实标签的交叉熵
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 优化方法：optim.Adam()是Adam优化器，常用于神经网络训练
# model.parameters()：传入模型的所有可训练参数，lr=1e-3是学习率（步长）
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
# 学习率调度器：optim.lr_scheduler.StepLR()按固定步长调整学习率
# step_size=15：每15个训练轮次调整一次，gamma=0.5：调整幅度为当前学习率乘以0.5（即减半）
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=15, gamma=0.5)
# 训练轮数：模型完整遍历训练集的次数
num_epoch = 80
# 批次大小：每次训练时传入模型的样本数量
batch_size = 16
# DataLoader：将数据集转换为批量迭代器，方便训练时按批次加载数据
# train_loader：训练集迭代器，shuffle=True表示每次epoch前打乱数据（提升泛化能力）
train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size)
# valid_loader：验证集迭代器，shuffle=False表示不打乱数据（便于稳定评估）
valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 遍历每个训练轮次
for epoch_idx in range(num_epoch):
# 记录当前epoch的开始时间，用于计算训练耗时
start = time.time()
# model.train()：将模型设为训练模式，启用Dropout等训练时特有的层
model.train()
# 初始化训练损失累计变量
total_train_loss = 0.0
# 初始化训练样本数量累计变量
train_num = 0
# 训练阶段：遍历训练集的每个批次
for x, y in train_loader:
# 前向传播：将批次数据x传入模型，得到预测输出output
output = model(x)
# 计算损失：用损失函数criterion比较预测output和真实标签y的差异
loss = criterion(output, y)
# 梯度清零：优化器的zero_grad()方法，清除上一轮的梯度（避免梯度累加）
optimizer.zero_grad()
# 反向传播：loss.backward()计算各参数的梯度（从损失值反向推导）
loss.backward()
# 参数更新：optimizer.step()根据梯度更新模型的所有可训练参数
optimizer.step()
# 累计训练损失：loss.item()是当前批次的损失值（标量），乘以x.size(0)（批次样本数）得到总损失
total_train_loss += loss.item() * x.size(0)
# 累计训练样本数
train_num += x.size(0)
# 验证阶段：评估模型在验证集上的性能，不更新参数
# model.eval()：将模型设为验证模式，关闭Dropout等层（使用所有神经元）
model.eval()
# 初始化验证损失累计变量
total_valid_loss = 0.0
# 初始化验证集正确预测数量累计变量
valid_correct = 0
# 初始化验证样本数量累计变量
valid_num = 0
# with torch.no_grad()：禁用梯度计算，节省内存并加快计算（验证阶段无需更新参数）
with torch.no_grad():
# 遍历验证集的每个批次
for x, y in valid_loader:
# 前向传播：得到验证集批次的预测输出
output = model(x)
# 计算验证损失
loss = criterion(output, y)
# 计算预测类别：torch.argmax(output, dim=1)取output中维度1（类别维度）的最大值索引，即预测类别
y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
# 累计验证损失：同训练损失计算方式
total_valid_loss += loss.item() * x.size(0)
# 累计正确预测数：(y_pred == y)得到布尔张量，sum().item()统计True的数量（正确预测数）
valid_correct += (y_pred == y).sum().item()
# 累计验证样本数
valid_num += x.size(0)
# 计算当前epoch的平均训练损失：总损失除以总样本数
avg_train_loss = total_train_loss / train_num
# 计算当前epoch的平均验证损失
avg_valid_loss = total_valid_loss / valid_num
# 计算验证准确率：正确预测数除以总验证样本数
valid_acc = valid_correct / valid_num
# 打印当前epoch的训练信息：轮次、训练损失、验证损失、验证准确率、耗时
print(f'epoch: {epoch_idx+1:4d} | train_loss: {avg_train_loss:.4f} | '
f'valid_loss: {avg_valid_loss:.4f} | valid_acc: {valid_acc:.4f} | time: {time.time()-start:.2f}s')
# 学习率调度：scheduler.step()按设定规则更新学习率（每个epoch后调用）
scheduler.step()
# 保存模型参数：torch.save()将模型的状态字典（包含所有可训练参数）保存到文件
# 路径为"data/phone_optimized.pth"，后续可通过load_state_dict()加载参数
torch.save(model.state_dict(), 'data/phone_optimized.pth')
# 模型测试函数：加载训练好的模型，在验证集上评估最终准确率
def test(valid_dataset, input_dim, class_num):
# 初始化模型：创建与训练时相同结构的模型
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
# 加载模型参数：torch.load()读取保存的参数文件，model.load_state_dict()将参数加载到模型
model.load_state_dict(torch.load('data/phone_optimized.pth'))
# 设为验证模式：关闭Dropout，确保评估结果稳定
model.eval()
# 创建验证集迭代器
dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=16, shuffle=False)
# 初始化正确预测数
correct = 0
# 禁用梯度计算：节省资源
with torch.no_grad():
# 遍历验证集批次
for x, y in dataloader:
# 前向传播得到预测输出
output = model(x)
# 计算预测类别
y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
# 累计正确预测数
correct += (y_pred == y).sum().item()
# 计算最终测试准确率：正确数除以验证集总样本数
acc = correct / len(valid_dataset)
# 打印最终准确率，保留4位小数
print(f"Final Test Acc: {acc:.4f}")
# 返回准确率结果
return acc
# 主程序入口：当脚本直接运行时（而非被导入时），执行以下代码
if __name__ == '__main__':
# create_basedatacvs() # 注释状态：若需重新生成CSV数据，取消注释该行
# 一. 数据集构建
# 获取数据：调用create_dataset函数，得到训练集、验证集、特征数、类别数
train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()
print("1. 数据集构建；输出结果为：")
# 打印输入特征的数量（即手机特征的列数）
print('输入特征数：', input_dim)
# 打印分类类别的数量（价格区间数，此处为4）
print("分类个数：", class_num)
# 二. 模型构建
print('2. 模型构建')
# 模型实例化：根据特征数和类别数创建模型对象
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
# 三、模型训练（225原则）
print('3. 模型训练')
# 调用train函数开始训练，传入数据集和模型参数
train(train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num)
# 225原则说明：
# 第一个“2”：2个核心初始化参数（损失函数、优化器）
# 第二个“2”：2个关键训练参数（训练轮次epoch、批次大小batch size）
# “5”：5个核心训练步骤（前向传播、损失计算、梯度清零、反向传播、参数更新）
# 四、模型预测
print('4. 模型预测')
# 调用test函数，在验证集上测试模型最终准确率
test(valid_dataset, input_dim, class_num)
# 五、打印模型结构摘要
print('5. summary')
# summary函数：打印模型各层结构、输出形状和参数数量
# input_size=(input_dim,)：指定输入特征的形状（单样本特征数），batch_size=16：指定批次大小
summary(model, input_size=(input_dim,), batch_size=16)
上面这个案例，不仅帮我们解释了该方法是什么作用，传参的意思，还给我们讲解了调用这个方法后能得出什么作用，这让我们学习代码的效率提高了很多，不需要对不懂的api进行百度查找，不懂的参数也不需要再进行查找，一目了然；
