莫烦PyTorch学习笔记(四)——回归
下面的代码说明个整个神经网络模拟回归的过程,代码含有详细注释,直接贴下来了
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
#绘制散点图
x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-,,),dim=)#x轴共一百个点
y=x.pow()+0.2*torch.rand(x.size())#x^2加上随机浮动
x,y = Variable(x) , Variable(y)
plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())#把散点图画出来
#plt.show()
#神经网络模块
class Net(torch.nn.Module):#继承神经网络模块
def __init__(self,n_features,n_hidden,n_output):#初始化神经网络的超参数
super(Net,self).__init__()#调用父类神经网络模块的初始化方法,上面三行固定步骤,不用深究
self.hidden = torch.nn.Linear(n_features,n_hidden)#指定隐藏层有多少输入,多少输出
self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)#指定预测层有多少输入,多少输出
def forward(self,x):#搭建神经网络
x = F.relu(self.hidden(x))#积极函数激活加工经过隐藏层的x
x = self.predict(x)#隐藏层的数据经过预测层得到预测结果
return x
net = Net(,,)#声明一个类对象
print(net) plt.ion()#在Plt.ion和plt.ioff之间的代码,交互绘图
plt.show() #神经网络优化器,主要是为了优化我们的神经网络,使他在我们的训练过程中快起来,节省社交网络训练的时间。
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr = 0.5)#其实就是神经网络的反向传播,第一个参数是更新权重等参数,第二个对应的是学习率
loss_func = torch.nn.MSELoss()#代价损失函数 for t in range():
prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction,y)#计算损失
optimizer.zero_grad()#梯度置零
loss.backward()#反向传播
optimizer.step()#计算结点梯度并优化,
if t % == :
plt.cla()# Clear axis即清除当前图形中的之前的轨迹
plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(),prediction.data.numpy(),'r-',lw=)
plt.text(0.5,,'Loss=%.4f' % loss.item())
plt.pause(0.1)
plt.ioff()
plt.show()
莫烦PyTorch学习笔记(四)——回归的更多相关文章
- 莫烦pytorch学习笔记(八)——卷积神经网络(手写数字识别实现)
莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch ...
- 莫烦pytorch学习笔记(七)——Optimizer优化器
各种优化器的比较 莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as ...
- 莫烦PyTorch学习笔记(五)——模型的存取
import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() ...
- 莫烦pytorch学习笔记(二)——variable
.简介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现 Variable和tensor的区别和联系 Variable是篮子, ...
- 莫烦PyTorch学习笔记(六)——批处理
1.要点 Torch 中提供了一种帮你整理你的数据结构的好东西, 叫做 DataLoader, 我们能用它来包装自己的数据, 进行批训练. 而且批训练可以有很多种途径. 2.DataLoader Da ...
- 莫烦 - Pytorch学习笔记 [ 二 ] CNN ( 1 )
CNN原理和结构 观点提出 关于照片的三种观点引出了CNN的作用. 局部性:某一特征只出现在一张image的局部位置中. 相同性: 同一特征重复出现.例如鸟的羽毛. 不变性:subsampling下图 ...
- 莫烦 - Pytorch学习笔记 [ 一 ]
1. Numpy VS Torch #相互转换 np_data = torch_data.numpy() torch_data = torch.from_numpy(np_data) #abs dat ...
- 莫烦PyTorch学习笔记(五)——分类
import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.p ...
- 莫烦PyTorch学习笔记(三)——激励函数
1. sigmod函数 函数公式和图表如下图 在sigmod函数中我们可以看到,其输出是在(0,1)这个开区间内,这点很有意思,可以联想到概率,但是严格意义上讲,不要当成概率.sigmod函数 ...
随机推荐
- postgres优化项及linux上pg操作记录
1.linux切换到pg命令: $ su - postgres $ psql postgres=# 2.查看/退出pg ps -ef |grep postgres postgres=# \q 3.一般 ...
- 《转》python 11 表达式和语句
转自 http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3164600.html 一.Python语句 if语句.else语句.elif语句.条件表达式.while语句.for语句. ...
- Linux CPU负载状态:%us/%sy/%ni/%id/%wa/%hi/%si/%st含义
原文 Linux CPU负载状态:%us/%sy/%ni/%id/%wa/%hi/%si/%st含义 缙哥哥发现用了雅黑的探针,在 Linux 的 CPU 状态信息中发现,有“%us.%sy.%ni. ...
- 5个Sublime Text 的插件推荐
Sublime Text 是一个代码编辑器(Sublime Text 2是收费软件,但可以无限期试用),也是HTML和散文先进的文本编辑器.Sublime Text是由程序员Jon Skinner于2 ...
- mysql查询小技巧
如果所传bookTypeName为空则执行select * from t_bookType(搜索框里未输入信息) 否则追加 and bookTypeName like '%"+bookTy ...
- Android开发 如何最优的在Activity里释放资源
前言 当前你已经入门Android开发,开始关注深入的问题,你就会碰到一个Android开发阶段经常碰到的问题,那就是内存泄漏. 其实大多数Android的内存泄漏都是因为activity里的资源释放 ...
- 能轻松背板子的FWT(快速沃尔什变换)
FWT应用 我不知道\(FWT\)的严格定义 百度百科和维基都不知道给一坨什么****东西** FWT(Fast Walsh Fransform),中文名快速沃尔什变换 然后我也不知道\(FWT\)到 ...
- Linux命令速查手册(第2版)学习
第1章.需要了解的命令行相关事项 表1-1 如何在文件名字符中使用特殊字符 字符 建议 / 绝不使用.不能转义 \ 必须转义.避免使用 _ 绝不能作为文件或目录名的第一个字符 [] 必须转义.避免使用 ...
- Controller 获取前端数据
默认支持的类型 在controller的方法的形参中直接定义上面这些类型的参数,springmvc会自动绑定. HttpServletRequest对象 HttpServletResponse对象 H ...
- debezium监听数据库变化Date类型数据的还原
debezium是一个开源的分布式CDC系统,支持对接各种数据源,将数据源中已持久化的数据变更捕获后写入消息队列. 当数据源是mysql时,debezium通过BINLOG实时捕获已提交事务数据. 在 ...