import torch
import matplotlib as plt
n_data=torch.ones(100,2)
#代表形成了一个100行2列为1的数据
x0=torch.normal(2*n_data,1)
#表示均值为2，标准差为为1
y0=torch.zeros(100)
#定义数据类型为0
x1=torch.normal(-2*n_data,1)
#表示均值为-2，标准差为1
y1=torch.ones(100)
#定义数据类型为1
x=torch.cat((x0,x1),0).type(torch.FloatTensor)
y=torch.cat((y0,y1),).type(torch.LongTensor)
# 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)，type后面接的是数据类型
建立神经网络
import torch
import torch.nn.functional as F # 激励函数都在这
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
(2)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()
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
（四）可视化训练过程
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion() # 画图
plt.show()
for t in range(100):
...
loss.backward()
optimizer.step()
# 接着上面来
if t % 2 == 0:
plt.cla()
# 过了一道 softmax 的激励函数后的最大概率才是预测值
prediction = torch.max(F.softmax(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()
【参考文献】、https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/classification/