Kode Diffusion AI untuk Memprediksi Kesenangan Semangka

Berikut adalah contoh kode Diffusion AI untuk memprediksi kesenangan semangka:

# Impor pustaka yang diperlukan
from diffusionai import DiffusionModel, DiffusionDataset
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Membuat dataset semangka
dataset = DiffusionDataset('semangka.txt')

# Membangun model Diffusion AI
model = DiffusionModel(input_size=dataset.input_size, hidden_size=128, output_size=dataset.output_size)

# Mendifinisikan fungsi loss dan optimizer
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Melatih model selama 100 epoch
for epoch in range(100):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(dataset):
        # Memperbarui parameter
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # Menyimpan dan mencetak statistik
        running_loss += loss.item()
        if i % 10 == 9:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
            running_loss = 0.0

print('Pelatihan selesai')

# Menggunakan model untuk memprediksi kesenangan semangka baru
new_semangka = torch.tensor([0.8, 0.6, 0.4])  # Contoh fitur semangka baru
prediction = model(new_semangka)
print('Prediksi:', prediction.item())

Pastikan untuk mengganti 'semangka.txt' dengan file dataset semangka yang sesuai dengan format yang dibutuhkan oleh DiffusionDataset. Selain itu, Anda juga dapat menyesuaikan arsitektur model dan hyperparameter pelatihan sesuai kebutuhan Anda.