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true_b =4.2features, labels = synthetic_data(true_w, true_b,1000)print('features:', features[0],'\nlable:', labels[0])# feature每行包含一个二维数据样本,labels每行包含一个标量标签值 features:tensor([2.1298,0.0883]) lable:tensor([8.1534]) d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:,...
在下面的代码中,我们定义一个data_iter函数,该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入,生成大小为batch_size的小批量。每个小批量包含一组特征和标签。 def data_iter(batch_size,features, labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) # 这些样本是随机读取的,没有特定的...
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000) # 定义小批量随机读取数据集的函数 def data_iter(batch_size, features, labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) # 这些样本是随机读取的,没有特定顺序 np.random.shuffle(indices) for i in range(0, nu...
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000) 先看一下features,形状为 [1000 , 2],注意本次出现的features和文章最开始的x不同,features和label作为已知不需要求梯度,所以requires_grad使用默认False。 labels同理 封装数据迭代器,使得数据可以一块一块遍历。
features, labels = d2l.synthetic_data(true_w, true_b, 1000) 1. 2. 3. 创建数据集: def load_array(data_arrays, batch_size, is_train=True): """构造一个PyTorch数据迭代器""" dataset = data.TensorDataset(*data_arrays) return data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=is_train) ...
def synthetic_data(w, b, num_examples): """生成y = y = Xw + b + 噪声""" x = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w))) #均值为0,方差为1的随机数 y = torch.matmul(x, w) + b #matmul == mm,维度大于1的张量乘法运算 ...
import torchimport randomimport numpy as nptrue_w = torch.tensor([2, -3.4])true_b = 4.2# 生成样本和标签defsynthetic_data(w, b, num_examples): X = torch.normal(, 1, (num_examples, len(w))) y = torch.matmul(X, w) + b y += torch.normal(, 0.01, y.shape)retur...
d2l库是《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)这本书的配套库,包含了一些自定义的函数和工具,以及对PyTorch库的包装和扩展。 from d2limporttorchasd2l 生成数据集及标签 代码语言:javascript 复制 defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成 y = Xw + b + 噪声"""X=torch.normal(0,1,(num_...
编写一个生成随机数据集的函数: 代码语言:javascript 复制 defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save""" 生成y=Xw+b+噪声,:param w:数据集矩阵X中每一列特征对应的权重,X有几列特征,其维度就是几:param b:偏置:param num_examples:需要生成的数量,等于数据集矩阵X的行数:return:y=Xw+b+噪声"""X=...