import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as f
from torch.utils.data import tensordataset
from torch.utils.data import dataloader
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv(r'd:/pycharmworkspace/islr-master/iris.csv')
#將資料species列由字母轉換成數字
data['species']=pd.factorize(data.species)[0]
#x不要第零列,不要最後一列 第乙個:代表全部的行 第二個:代表列
x = data.iloc[:,1:-1].values
#y只要特定一列
y = data.species.values
train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(x,y)
#將資料轉換成tensor longtensor等價於int64
train_x = torch.from_numpy(train_x).type(torch.float32)
train_y = torch.from_numpy(train_y).type(torch.int64)
test_x = torch.from_numpy(test_x).type(torch.float32)
test_y = torch.from_numpy(test_y).type(torch.longtensor)
#資料只有150行故batch也要小一點
batch = 8
no_of_batches = len(data)//batch
epochs = 1000
#tensordataset()可以對tensor進行打包即合併
train_ds = tensordataset(train_x,train_y)
#希望模型不關注訓練集資料順序故用亂序
train_dl = dataloader(train_ds,batch_size=batch,shuffle=true)
test_ds = tensordataset(test_x,test_y)
#對測試集不需要用亂序避免工作量增加
test_dl = dataloader(test_ds,batch_size=batch)
#建立模型
#繼承nn.module這個類並自定義模型
class model(nn.module):
#定義初始化方法
def __init__(self):
#繼承父類所有屬性
super().__init__()
#(初始化第一層 輸入到隱藏層1)4個輸入特徵 32個輸出特徵
self.liner_1 = nn.linear(4,32)
#(初始化第二層 隱藏層1到隱藏層2)32個輸入特徵 32個輸出特徵
self.liner_2 = nn.linear(32,32)
#(初始化第三層 隱藏層2到輸出層)32個輸入特徵 3個輸出特徵
self.liner_3 = nn.linear(32,3)
#使用f不需要初始化啟用層
#定義def forward會呼叫上述這些層來處理input
def forward(self,input):
#在第一層上對input進行呼叫 並啟用
x = f.relu(self.liner_1(input))
#在第二層上對input進行呼叫 並啟用
x = f.relu(self.liner_2(x))
#多分類任務並不啟用，也有人寫成如下所示，用softmax啟用
#x = f.softmax(self.liner_3(x))
#首先，nn.crossentropyloss()函式的輸入是乙個未啟用的輸出
#其次，多項分類可以使用softmax函式進行啟用
#然後，使用softmax()函式進行啟用是將結果對映到乙個0到1的概率分布上
#最後，如果不用softmax啟用，輸出最大的值依然是那個概率最高的值
x = self.liner_3(x)
return x
model = model()
#損失函式
loss_fn = nn.crossentropyloss()
def accuracy(y_pred,y_true):
#torch.argmax將數字轉換成真正的**結果
y_pred = torch.argmax(y_pred,dim=1)
acc = (y_pred == y_true).float().mean()
return acc
#便於隨著訓練的進行觀察數值的變化
train_loss=
train_acc=
test_loss=
test_acc=
def get_model():
#獲得這個模型
model = model()
#優化函式 優化的是模型所有變數即model.parameters()
opt = torch.optim.adam(model.parameters(),lr=0.0001)
return model,opt
model,optim = get_model()
for epoch in range(epochs):
for x,y in train_dl:
y_pred = model(x)
loss = loss_fn(y_pred, y)
# 梯度置為0
optim.zero_grad()
# 反向傳播求解梯度
loss.backward()
# 優化
optim.step()
# 不需要進行梯度計算
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