torch.normal （）什么意思

`torch.normal()`是PyTorch中用于生成服从正态分布的随机数的函数，具体来说，它可以生成一个张量，其中的元素是从指定均值和标准差的正态分布中随机抽样得到的。该函数的完整语法如下：

torch.normal(mean, std, out=None)

其中：
- `mean`：正态分布的均值，可以是一个数值或张量。
- `std`：正态分布的标准差，可以是一个数值或张量，与mean的形状匹配。
- `out`：可选参数，用于指定输出张量，其形状与输入的mean相同。

例如，以下代码生成一个形状为(2,3)的张量，其中的元素是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机抽样得到的：

import torch

mean = 0
std = 1
x = torch.normal(mean, std, size=(2, 3))
print(x)

输出：

tensor([[-0.1727, -0.5810, -1.1027],
        [ 0.2961, -0.5169,  1.5918]])

相关问题

y = torch.matmul(X,w) + b y += torch.normal(0,0.01,y.s什么意思

这段代码中的意思是：

- `y = torch.matmul(X,w) + b`：进行矩阵乘法运算，得到结果 `y`，其中 `X` 是一个矩阵，`w` 是一个向量，`b` 是一个标量。
- `y = torch.normal(0,0.01,y.shape)`：生成一个形状与 `y` 相同的张量，其中每个元素都是从均值为 0，标准差为 0.01 的正态分布中随机采样得到的。这个操作相当于为 `y` 添加一些小的随机扰动。

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

要使用 Python 从零实现逻辑回归，只借助 Tensor 和 NumPy 相关的库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import torch

2. 准备数据：

n_data = torch.ones(50, 2)
x1 = torch.normal(2 * n_data, 1)
y1 = torch.zeros(50)
x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1)
y2 = torch.ones(50)
x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor)
y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor)

3. 定义模型参数：

w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True)  # 权重参数
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)  # 偏置参数

4. 定义模型和损失函数：

def logistic_regression(x):
    return torch.sigmoid(torch.mm(x, w) + b)

def cross_entropy(y_pred, y):
    return -torch.mean(y * torch.log(y_pred) + (1 - y) * torch.log(1 - y_pred))

5. 定义优化器和训练模型：

lr = 0.01  # 学习率
num_epochs = 1000  # 迭代次数

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    y_pred = logistic_regression(x)
    loss = cross_entropy(y_pred, y)

    # 反向传播和优化
    loss.backward()  # 计算梯度
    with torch.no_grad():
        w -= lr * w.grad  # 更新权重参数
        b -= lr * b.grad  # 更新偏置参数
        w.grad.zero_()  # 清零梯度
        b.grad.zero_()  # 清零梯度

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

6. 使用模型进行预测：

with torch.no_grad():
    y_pred = logistic_regression(x)
    predicted = (y_pred >= 0.5).float()

print('Predicted:', predicted)

7. 可视化结果：

plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=predicted.numpy().flatten(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.show()

这样就完成了从零实现逻辑回归的过程。请注意，这里使用了 PyTorch 的自动求导功能来计算梯度，并且使用了 NumPy 进行数据可视化。