Pytorch深度学习动手实践

P1-线性模型作业

今天学习了刘二大人的深度学习实践。

视频地址:2.线性模型_哔哩哔哩_bilibili

并且留下了一个作业,输出 y = wx + b的3d图像

 

代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #3d绘图

#这里设置函数为 y = 3x + 3
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [7.0, 10.0, 13.0]

def forward(x):
    return x * w + b

def loss(x,y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y) * (y_pred - y)

mse_list = []
W = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
B = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
[w,b] = np.meshgrid(W,B)

l_sum = 0

for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
    y_pred_val = forward(x_val)
    loss_val = loss(x_val,y_val)
    
    l_sum += loss_val
    print('\t',x_val.y_val,y_pred_val, loss_val)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
as.plot_surface(w, b, l_sum / 3)
plt.show()

这也是我从别人那里学来的,感谢CSDN的小伙伴们

绘制的图形如下:

Pytorch深度学习动手实践_第1张图片

 

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