1、将原始数据集分为训练集和测试集 2、对训练集进行批量梯度下降 3、评估测试集的准确率 4、模型的推理和训练在GPU上运行,但是验证一般在CPU上运行 5、训练集是数据集的70%,随机取得,测试集占数据集的比重是0.3,随机取得数据 import torch import numpy as np from torch.utils.data
复制代码 训练神经网络:使用训练数据来训练神经网络模型。在每个epoch中,将输入数据传递给神经网络,计算损失值,然后使用反向传播来更新模型参数。 for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in train_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.b...
前文我们使用机器学习法实现了鸢尾花的分类, 本文介绍使用Pytorch中的交叉熵算法来实现分类问题。 构建出的模型类型大致为 上图构建的输入层+2个隐藏层+输出层,共计4层结构的神经网络。 因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析,本文先介绍使用BP神经网络进行分析。 先读取数据,...
一、BP神经网络原理 二、Tensorflow 实现 三、Pytorch 实现 编辑于 2020-02-08 23:40 深度学习(Deep Learning) 关于作者 江潮 算法,BMS,APEX,AIRunner, 深度学习 回答 1 文章 7 关注者 9 关注他发私信 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 ...
Pytorch学习笔记 3 实现简单的神经网络,无API实现神经网络假装一个数据集a=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])b=torch.Tensor([[1],[2],[3]])设置参数w1=nn.Parameter(torch.randn(2,4)*0.01)b1=nn.Paramete...
BP神经网络用matlab还是pytorch实现比较好？只是BP神经网络的话MATLAB的神经网络工具箱足够你用了，直接去...
pytorch fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearnimportpreprocessingimporttorch dtype=torch.FloatTensor# dtype = torch.cuda.FloatTensor# 载入数据,并预处理X,y=load_boston(return_X_y=True)X=preprocessing.scale(X[:100,:])y=preprocessing.scale(y[:100].reshape(-1,1))# 定义超参数data_size,D...
[Pytorch系列-27]:神经网络基础 - 多输入神经元实现波士顿房价预测,目录前言深度学习模型框架第1章业务领域分析1.1步骤1-1:业务领域分析1.2步骤1-2:业务建模1.3代码实例前置条件第2章前向运算模型定义2.1步骤2-1:数据集选择2.2步骤2-2:数据预处理2.3步骤2-3:神经网络
每个神经元有一个激活函数relu (2)输出层: 由于是单输入,因此输出层只需要一个神经元即可。 1.3 代码实例前置条件 #环境准备 importnumpyasnp# numpy数组库 importmath# 数学运算库 importmatplotlib.pyplotasplt# 画图库 importtorch# torch基础库 importtorch.nnasnn# torch神经网络库 ...