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在PyTorch中实现半监督学习可以使用一些已有的半监督学习方法，比如自训练（self-training）、伪标签（pseudo-labeling）、生成对抗网络（GAN）等。
以下是在PyTorch中实现自训练的一个示例：
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader # 定义模型 class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 2) def forward(self, x): return self.fc(x) # 定义数据集 class MyDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = data self.labels = labels def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx], self.labels[idx] # 加载数据 data = torch.randn(100, 10) labels = torch.randint(0, 2, (100,)) dataset = MyDataset(data, labels) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Model() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 自训练 for epoch in range(10): for inputs, labels in dataloader: outputs = model(inputs) loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 使用训练好的模型对未标记数据进行预测 unlabeled_data = torch.randn(50, 10) predicted_labels = torch.argmax(model(unlabeled_data), dim=1) 以上示例中，我们定义了一个简单的模型和数据集，然后使用自训练方法对有标签的数据进行训练，最后使用训练好的模型对未标记数据进行预测。这只是一个简单的示例，实际中可以根据具体的问题和数据集选择更适合的半监督学习方法进行实现。
