pytorch神經網路學習筆記 2

關係擬合

import torch

from torch.autograd import variable
import torch.nn.functional as f
import matplotlib.pyplot as plt
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1
,1,100
),dim=1)
# unsqueeze把一維資料變成二維資料
# torch當中只能處理二維資料
y = x.
pow(2)
+0.2
*torch.rand(x.size())
#y=x^2+一些噪點的影響 
x,y =variable(x)
,variable(y)
#因為神經網路只能輸入variable
#plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())
#列印散點圖
#plt.show()
class
net(torch.nn.module)
:#繼承torch的乙個模組
def__init__
(self,n_feature,n_hidden,n_output)
:#n_feature輸入層,n_hidden隱藏層,n_output輸出層
super
(net,self)
.__init__(
)        self.hidden = torch.nn.linear(n_feature,n_hidden)
self.predict = torch.nn.linear(n_hidden,n_output)
defforward
(self,x)
:#搭建神經網路前向傳遞的一些過程
x = f.relu(self.hidden(x)
)        x = self.predict(x)
return x
net = net(1,
10,1)
print
(net)
#視覺化
plt.ion(
)plt.show(
)optimizer = torch.optim.sgd(net.parameters(
),lr=
0.5)
#優化神經網路，傳遞引數，lr是學習效率，也是梯度下降幅度
loss_func = torch.nn.mseloss(
)#均方差
#訓練for t in
range
(100):
prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction,y)
#計算誤差，prediction是**值，y是真實值
optimizer.zero_grad(
)#梯度全部設為0
loss.backward(
)#反向傳遞
optimizer.step(
)#以lr來優化梯度
if t%5==
0:#畫出學習過程
plt.cla(
)#清屏
plt.scatter(x.data.numpy(
),y.data.numpy())
#畫散點圖
plt.plot(x.data.numpy(
),prediction.data.numpy(),
'r-'
,'lw=5'
)#畫線
plt.text(
0.5,0,
'loss=%.4f'
% loss.item(
),fontdict=
)#畫誤差值
plt.pause(
0.5)
#每隔0.5秒畫一次
gif圖動態展示搭建的效果
參考：莫煩python教學
				
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