1.引入模組，讀取資料
2.構建計算圖（構建網路模型）
3.損失函式與優化器
4.開始訓練模型
5.對訓練的模型**結果進行評估
1import
torch.nn.functional as f
2import
torch.nn.init as init
3import
torch
4from torch.autograd import
variable
5import
matplotlib.pyplot as plt
6import
numpy as np
7import
math
8 %matplotlib inline9#
%matplotlib inline 可以在ipython編譯器裡直接使用10#
功能是可以內嵌繪圖，並且可以省略掉plt.show()這一步。
1112 xy=np.loadtxt('
./data/diabetes.csv.gz
',delimiter='
,',dtype=np.float32)
13 x_data=torch.from_numpy(xy[:,0:-1])#
取除了最後一列的資料
14 y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])#
取最後一列的資料，[-1]加中括號是為了keepdim
1516
(x_data.size(),y_data.size())17#
print(x_data.shape,y_data.shape)
1819
#建立網路模型
20class
model(torch.nn.module):
2122
def__init__
(self):
23 super(model,self).__init__
()24 self.l1=torch.nn.linear(8,6)
25 self.l2=torch.nn.linear(6,4)
26 self.l3=torch.nn.linear(4,1)
2728
defforward(self,x):
29 out1=f.relu(self.l1(x))
30 out2=f.dropout(out1,p=0.5)
31 out3=f.relu(self.l2(out2))
32 out4=f.dropout(out3,p=0.5)
33 y_pred=f.sigmoid(self.l3(out3))
34return
y_pred
3536
defweights_init(m):
37 classname=m.__class__.__name__
38if classname.find('
linear
')!=-1:
39 m.weight.data=torch.randn(m.weight.data.size()[0],m.weight.data.size()[1])
40 m.bias.data=torch.randn(m.bias.data.size()[0])
4142
#our model
43 model=model()
4445 criterion=torch.nn.bceloss()
46 optimizer=torch.optim.sgd(model.parameters(),lr=0.1)
4748
#training loop
49 loss=
50for epoch in range(2000):
51 y_pred=model(x_data)
52 loss=criterion(y_pred,y_data)
53if epoch%100 ==0:
54print("
epoch =
",epoch,"
loss =
",loss.data)
5556
optimizer.zero_grad()
57loss.backward()
58optimizer.step()
5960 hour_var = variable(torch.randn(1,8))
61print("
predict
",model(hour_var).data[0]>0.5)
62 plt.plot(loss)
動手學深度學習PyTorch版 task4
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