05 pytorch 神經網路分類問題

import torch 

from torch.autograd import variable 
import torch.nn.functional as f
import numpy as np

n_data = torch.ones(100,2) # 列印[100,2]矩陣的1

# 第乙個資料集
x0 = torch.normal(2*n_data,1)
y0 = torch.zeros(100)
# 第二個資料集
x1 = torch.normal(-2*n_data,1)
y1 = torch.ones(100)
# 合併資料集  --> 合併 並改變格式
x = torch.cat((x0,x1),0).type(torch.floattensor)     # 32位浮點數
y = torch.cat((y0,y1)).type(torch.longtensor)         # 64 位整型

tensor([[-1.8586, -2.7746],

[-2.8297, -2.1551],
[-2.4832, -2.2842],
[-1.9556, -1.9917],
[-2.5398, -2.1877],
[-2.6220, -2.5604]])

class net(torch.nn.module):

def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):
super(net,self).__init__()
self.hidden = torch.nn.linear(n_feature,n_hidden)
self.predict = torch.nn.linear(n_hidden,n_output)
pass
def forward(self,x):
x = f.relu(self.hidden(x))
x =self.predict(x)
return x

net = net(2,10,2)

print(net)
optimizer = torch.optim.sgd(net.parameters(),lr=0.1)
loss_func = torch.nn.crossentropyloss()      # 標籤誤差

net(

(hidden): linear(in_features=2, out_features=10, bias=true)
(predict): linear(in_features=10, out_features=2, bias=true)
)

for i in range(100):

prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction,y)
# 梯度歸零
optimizer.zero_grad()
# 計算梯度
loss.backward()
# 更新結點
optimizer.step()
if i % 20 == 0:
print(loss)

tensor(0.5676, grad_fn=)

tensor(0.0800, grad_fn=)
tensor(0.0339, grad_fn=)
tensor(0.0204, grad_fn=)
tensor(0.0143, grad_fn=)

x1 = torch.floattensor([2,2])

x1 = variable(x1)
# 這樣可以是實現**
np.argmax(net(x1).data.numpy)

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