图三MLP在IRIS数据集上的表现 完整代码如下: importtorchimporttorch.nnasnnimportargparsefromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorch.utils.dataasdatasetfromtorch.nn.functionalimportone_hotimporttorch.utils.data.dataloaderasdataloaderimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltclassM...
num_epochs, lr = 10, 0.1 updater = torch.optim.SGD(params, lr=lr) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater) 1. 2. 3. 下图是softmax回归的结果,大家可以对比一下。 多层感知机的简洁实现 导包和数据集 import torch from torch import nn from d2l import torch ...
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Training dataset train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST(root='.', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ])), ...
一、VISDOM 二、具体代码 importtorchimporttorch.nn as nnfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporttorch.optim as optimfromtorch.nnimportfunctional as FfromvisdomimportVisdomimporttorchvision batch_size= 64learning_rate= 1e-2epochs= 10train_loader= torch.utils.data.DataLoader(torchvision.datasets.MNIST('...
AI代码解释 %matplotlib inlineimport torchimport numpyasnpimport matplotlib.pylabasplt x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=x.sigmoid()y.sum().backward()z=x.grad x=x.detach().numpy()y=y.detach().numpy()plt.ylim(ymin=-0.1,ymax=1.1)plt.plot(x,y)plt.xlabel('x')plt.yla...
首先,代码导入了必要的Python库,如`torch`、`torchvision`、`matplotlib`等,用于深度学习模型的构建、数据处理和可视化。接着,检查CUDA是否可用,如果可用则使用GPU进行计算,代码如下:importtorchimporttimeimporttorchvisionimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimport...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=x.relu()xyplot(x,y,'relu') 显然,当输入为负数时,ReLU函数的导数为0;当输入为正数时,ReLU函数的导数为1。尽管输入为0时ReLU函数不可导,但是我们可以取此处的导数为0。下面绘制ReLU函数的导数。
pip install torch torchvision首先,我们需要导入所需的库:import torch接下来,我们将定义一个简单的多层感知机(MLP)模型。在这个例子中,我们将使用一个具有一个隐藏层的MLP模型。我们将使用ReLU作为激活函数:class MLP(torch.nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):super(MLP,...
3.多层感知机实现代码自定义实现import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # 实现一个具有单隐藏层的多层感知机,它包含256个隐藏单元 num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 ...