pytorch实践线性模型3d

y = wx +b
通过meshgrid 得到两个二维矩阵
关键理解：
plot_surface需要的xyz是二维np数组
这里提前准备meshgrid来生产x和y需要的参数
下图的W和I即plot_surface需要xy

Z即我们需要的权重损失
计算方式要和W,I. I的每行中内容是一样的就是y=wx+b的b是一样的

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes(Axes3D(fig))
    ax.plot_surface(W, I, Z=MSE_data)

总的实验代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


class LinearModel:

    @staticmethod
    def forward(w, x):
        return w * x

    @staticmethod
    def forward_with_intercept(w, x, b):
        return w * x + b

    @staticmethod
    def get_loss(w, x, y_origin, exp=2, b=None):
        if b:
            y = LinearModel.forward_with_intercept(w, x, b)
        else:
            y = LinearModel.forward(w, x)
        return pow(y_origin - y, exp)


def test_2d():
    x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
    y_data = [2.0, 4.0, 6.0]
    weight_data = []
    MSE_data = []

    # 设定实验的权重范围
    for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1):
        weight_data.append(w)
        loss_total = 0
        # 计算每个权重在数据集上的MSE平均平方方差
        for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
            loss_total += LinearModel.get_loss(w, x_val, y_val)
        MSE_data.append(loss_total / len(x_data))

    # 绘图
    plt.xlabel("weight")
    plt.ylabel("MSE")
    plt.plot(weight_data, MSE_data)
    plt.show()


def test_3d():
    x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
    y_data = [5.0, 8.0, 11.0]
    weight_data = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
    intercept_data = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
    W, I = np.meshgrid(weight_data, intercept_data)

    MSE_data = []
    # 设定实验的权重范围 循环要先写截距的 meshgrid 的返回第二个是相当于41*41 同一行值相同 ，要在第二层循环去遍历权重
    for intercept in intercept_data:
        MSE_data_tmp = []
        for w in weight_data:
            loss_total = 0
            # 计算每个权重在数据集上的MSE平均平方方差
            for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
                loss_total += LinearModel.get_loss(w, x_val, y_val, b=intercept)
            MSE_data_tmp.append(loss_total / len(x_data))
        MSE_data.append(MSE_data_tmp)
    MSE_data = np.array(MSE_data)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes(Axes3D(fig))
    ax.plot_surface(W, I, Z=MSE_data)
    plt.xlabel("weight")
    plt.ylabel("intercept")
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    test_2d()
    test_3d()