在PyTorch中进行模型无监督学习通常涉及训练一个自编码器或生成对抗网络（GAN）等模型。下面是一个简单的示例，展示如何使用PyTorch训练一个简单的自编码器：
import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, transforms# 定义一个简单的自编码器模型class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self): super(Autoencoder, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU() ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(64, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 784), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x# 加载MNIST数据集transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)# 初始化模型和优化器model = Autoencoder()criterion = nn.MSELoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练模型num_epochs = 10for epoch in range(num_epochs): for data in train_loader: img, _ = data img = img.view(img.size(0), -1) optimizer.zero_grad() recon = model(img) loss = criterion(recon, img) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}')# 使用训练好的模型重建输入图像test_img, _ = next(iter(train_loader))test_img = test_img.view(test_img.size(0), -1)output_img = model(test_img)在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的自编码器模型，然后加载了MNIST数据集并初始化了模型和优化器。接下来，我们训练模型并输出每个epoch的损失值。最后，我们使用训练好的模型对输入图像进行重建。你可以根据自己的需求和数据集来调整模型结构和超参数，以获得更好的无监督学习效果。
