Pytorch 学习笔记（二）—— 二分类
1、建立数据集
# 假数据
n_data = torch.ones(100, 2) # 数据的基本形态
x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # 类型0 x data (tensor), shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100) # 类型0 y data (tensor), shape=(100, 1)
x1 = torch.normal(-2*n_data, 1) # 类型1 x data (tensor), shape=(100, 2)
y1 = torch.ones(100) # 类型1 y data (tensor), shape=(100, 1)
# 注意 x, y 数据的数据形式是一定要像下面一样 (torch.cat 是在合并数据)
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor) # FloatTensor = 32-bit floating Tensor[200,2]
y = torch.cat((y0, y1), ).type(torch.LongTensor) # LongTensor = 64-bit integer Tensor[200]
# plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy())
# plt.show()
torch.cat(seq, dim=0, out=None) 在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作。所有张量必须具有相同的形状(在cat维度中除外) 或为空。
torch.cat()可以看做是torch.split()和torch.chunk() 的逆操作.
Parameters:
seq (sequence of Tensors) – 可以是任何相同类型的 Tensor 的 Python 序列.
dim (int, optional) – tensors 级联的维数
out (Tensor, optional) – 输出参数
Example：
>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
0.5983 -0.0341 2.4918
1.5981 -0.5265 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 2x3]
>>> torch.cat((x, x, x), 0)
0.5983 -0.0341 2.4918
1.5981 -0.5265 -0.8735
0.5983 -0.0341 2.4918
1.5981 -0.5265 -0.8735
0.5983 -0.0341 2.4918
1.5981 -0.5265 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 6x3]
>>> torch.cat((x, x, x), 1)
0.5983 -0.0341 2.4918 0.5983 -0.0341 2.4918 0.5983 -0.0341 2.4918
1.5981 -0.5265 -0.8735 1.5981 -0.5265 -0.8735 1.5981 -0.5265 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 2x9]2、建立神经网络
class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__() # 继承 __init__ 功能
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隐藏层线性输出
self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # 输出层线性输出
def forward(self, x):
# 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
x = F.relu(self.hidden(x)) # 激励函数(隐藏层的线性值)
x = self.out(x) # 输出值, 但是这个不是预测值, 预测值还需要再另外计算
return x
net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2) # 几个类别就几个 output
print(net) # net 的结构
"""
Net (
(hidden): Linear (2 -> 10)
(out): Linear (10 -> 2)
)
"""Net(
(hidden): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True)
(out): Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True)
)
3、训练网络
# optimizer 是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02) # 传入 net 的所有参数, 学习率
# 算误差的时候, 注意真实值!不是! one-hot 形式的, 而是1D Tensor, (batch,)
# 但是预测值是2D tensor (batch, n_classes)
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
plt.ion() # 画图
plt.show()
for t in range(100):
out = net(x) # 喂给 net 训练数据 x, 输出分析值
loss = loss_func(out, y) # 计算两者的误差
optimizer.zero_grad() # 清空上一步的残余更新参数值
loss.backward() # 误差反向传播, 计算参数更新值
optimizer.step() # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
if t % 2 == 0:
plt.cla()
prediction = torch.max(out, 1)[1]
pred_y = prediction.data.numpy().squeeze()
target_y = y.data.numpy()
plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
accuracy = sum(pred_y == target_y)/200. # 预测中有多少和真实值一样
plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
plt.pause(0.1)
plt.ioff() # 停止画图
plt.show()
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)Parameters:
x,y： 形如shape(n,)的数组，即数据位置
s：标量或形如shape(n,)的数组，可选择，即size
c：色彩，序列或颜色序列，默认为’b’
marker： MarkerStyle，默认为’o’
cmap：Colormap，可选择，默认为：None。仅当c是浮点数组时才使用cmap
norm： Normalize，可选择，默认为：None。数据亮度0~1
vmin,vmax：标量，可选择，默认为：None。亮度设置
alpha：标量，可选择，默认为：None。透明度，介于0（透明）~1（不透明）
linewidths：标量或数组，默认为：None。标记边缘的线宽。
verts：（x,y）的序列
edgecolors：颜色或颜色序列，可选择，默认为：'face'。标记的边缘颜色，取值：'face'、'none'、matplotib颜色
2018.08.26 整理于莫烦Python教程
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/3-02-classification/