其中y=1或0.从损失函数可以看出,如果y yy和H ( x ) H(x)H(x)很接近,则损失函数越小,下面我们来看看如何使用pytorch实现logistic回归 🥝1.创建数据集 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#神经网络内置函数importtorch.optimasoptim # 设计随机数,为了结果的可复现性torch.manual_seed(1...
print(f'epoch={epoch},loss={l.item():.4f}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 五、模型预测 # 在测试集内随机抽取一条数据 index = np.random.randint(0,len(X_test)) # 扔进训练完的模型正向传播 test_pred = model(X_test[index]) # 把结果四舍五入...
3. 用0初始化创建张量,并设置元素类型为long: #用0初始化创建一个矩阵,并设置元素类型为long x = torch.zeros((5, 3), dtype=torch.long) print(x) 1. 2. 3. 运行结果如下。 4. 直接用数据构建张量: # 直接从数据构造张量 x = torch.tensor([[5.5, 3], [1.2, 3.99]]) print(x) 1. 2. ...
0.005582 Epoch 1000/1000 Cost: 0.005018 # 🍏6.模型预测 首先我们从测试集中随机抽取10个样本 ```python X_test, y_test = next(iter(data.DataLoader(test, batch_size=10))) show_images(X_test.reshape(10, 28, 28), 2, 5) ``` array([, , , , , , , , , ], dtype=object) !
其中y=1或0.从损失函数可以看出,如果y和H(x)很接近,则损失函数越小,下面我们来看看如何使用pytorch实现logistic回归 🥝1.创建数据集 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#神经网络内置函数importtorch.optimasoptim # 设计随机数,为了结果的可复现性torch.manual_seed(1) ...
ReLU激活函数近一些年来越来越流行,它的数学表达式为f(x)=max(0, x),换句话说,这个激活函数只是简单地将大于0的部分保留,将小于0的部分变成0,图形如下: ReLU的优点: (1)相比于Sigmoid激活函数和Tanh激活函数,ReLU能够极大地加速随机梯度下降法的收敛速度,这因为它是线性的,且不存在梯度消失的问题。
④创建指定维度的随机数张量:(元素在0到1之间均匀分布)A = torch.rand(n,m) ⑤创建元素以一定步长递变的张量:A = torch.range(起始值,结束值,步长) 注意,这里生成的值是浮点型,步长也可以设置为浮点型。 2、张量运算 为了便于接下来的运算,我们首先生成几个Tensor变量。
ones_like(a) # tensor([[1., 1., 1.], # [1., 1., 1.]]) # 类型:torch.FloatTensor # 给定维度,创建值在[0~1]区间的随机张量 b = torch.rand(2, 3) # tensor([[0.8210, 0.5361, 0.4144], # [0.6071, 0.7624, 0.6122]]) # 类型:torch.FloatTensor # 创建符合正态分布随机数的张量,...
我们也可以用传统的random模式构建随机矩阵: x=torch.rand(5,3) print(x) 输出的是一个5x3的矩阵,有初始化: 既然我们可以产生任意维度的张量,那么我们就可以在这些量上定义加、减、乘、除等操作,比如最简单的加法: x=torch.rand(5,3) y=torch.rand(5,3) ...
更加高精度的tensor类型torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)#0---1之间生成随机数a=torch.rand(3,3)#把a的shape读出来然后再放进torch.randtorch.rand_like(a)#区间之间生成随机数sd=torch.randint(1,9,(3,3))print(sd)#使用torch.normal生成,mean=torch.full([10],0)代表生成10个为0的...