實驗 鳶尾花分類 簡單的神經網路

2022-09-22 05:51:07 字數 1997 閱讀 8426

import


torch


from torch import


nnfrom sklearn.datasets import


load_iris


from sklearn.model_selection import


train_test_split


import


numpy as np


import


matplotlib.pyplot as plt


x = torch.tensor(load_iris().data, dtype=torch.float32)  


y = torch.tensor(load_iris().target, dtype=torch.long)


x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
匯入鳶尾花資料集，這裡注意資料和標籤型別的設定：dtype=torch.float32，dtype=torch.long，否則會報錯

net = nn.sequential(nn.linear(4, 10), 


nn.relu(),


nn.linear(10, 10),


nn.relu(),


nn.linear(10, 3))


definit_weights(m):


if type(m) ==nn.linear:


nn.init.normal_(m.weights, std=0.01)


loss = nn.crossentropyloss(reduction="


none


")      


trainer = torch.optim.adam(net.parameters(), lr=0.05)


train_loss =


test_loss =


train_l =sum(loss(net(x_train), y_train)).detach().numpy()


test_l =sum(loss(net(x_test), y_test)).detach().numpy()


epochs = 1000


for i in


range(epochs):


trainer.zero_grad()


l =sum(loss(net(x_train), y_train))


l.backward()


trainer.step()


l =sum(loss(net(x), y))


train_l =sum(loss(net(x_train), y_train)).detach().numpy()


test_l =sum(loss(net(x_test), y_test)).detach().numpy()


epoch_index = range(epochs + 1)


plt.plot(epoch_index, train_loss, 


'green


', epoch_index, test_loss, '


blue


')    


plt.show()
使用交叉熵損失函式時， 定義神經網路架構的時候不需要用softmax !     （我一開始在神經網路最後一層加了nn.softmax有報錯）關於交叉熵損失函式，nn.crossentropyloss()，有一些需要注意的點

貼篇網上介紹的部落格，後面看自己有沒有時間總結下。

有些場合（例如用matplotlib繪圖）需要用numpy的陣列，使用能求梯度的tensor是會報錯的！

這裡用.detach().numpy()來完成，例子可以見上面的**

實驗結果：

神經網路鳶尾花分類

import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import datasets import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 從sklearn包datasets中讀入資料集 返回...

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