torch.normal()的意思

时间: 2024-08-16 17:06:58 浏览: 65
`torch.normal()`是PyTorch库中的一个函数,它用于从指定的均值(mean)和标准差(std)生成随机的正态分布(normal distribution)张量。在深度学习中,常用于初始化模型的权重或创建噪声输入,帮助模型更好地学习和防止过拟合。这个函数接受两个参数:一个是形状参数,表示生成张量的维度;另一个是mean和std,分别表示期望的平均值和标准差。例如: ```python import torch normal_tensor = torch.normal(torch.tensor(0.), torch.tensor(1.), size=(5, 10)) ``` 这将生成一个5行10列的张量,其中每个元素都是均值为0、标准差为1的独立标准正态分布随机数。
相关问题

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: ```python import numpy as np import torch ``` 2. 准备数据: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python with torch.no_grad(): y_pred = logistic_regression(x) predicted = (y_pred >= 0.5).float() print('Predicted:', predicted) ``` 7. 可视化结果: ```python 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。

不使用任何库写 X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w))) y = torch.matmul(X, w) + b y += torch.normal(0, 0.01, y.shape)

要在不使用任何库的情况下执行这个操作,你可以按照以下步骤手动实现: 1. 初始化一个形状为 `(num_examples, len(w))` 的零张量 `X`。 2. 对于 `i` 从 0 到 `num_examples-1`: - 对于 `j` 从 0 到 `len(w)-1`: - 生成一个从均值为 0,标准差为 1 的正态分布中采样得到的随机数,并将其赋值给 `X[i][j]`。 3. 初始化一个形状为 `(num_examples, 1)` 的零张量 `y`。 4. 对于 `i` 从 0 到 `num_examples-1`: - 计算 `X[i]` 与 `w` 的矩阵乘法,并将结果存储在 `y[i]` 中。 - 将 `b` 加到 `y[i]` 上。 - 生成一个从均值为 0,标准差为 0.01 的正态分布中采样得到的随机数,并将其加到 `y[i]` 上。 以下是使用 Python 代码实现上述步骤的例子: ```python import random # 假设 num_examples 是样本数量 # 假设 w 是一个形状为 (n, p) 的张量 # 假设 b 是一个形状为 (p,) 的张量 n, p = w.shape # 初始化 X X = torch.zeros((num_examples, n)) for i in range(num_examples): for j in range(n): X[i][j] = random.normalvariate(0, 1) # 初始化 y y = torch.zeros((num_examples, 1)) for i in range(num_examples): for j in range(n): for k in range(p): y[i][0] += X[i][j] * w[j][k] for j in range(p): y[i][0] += b[j] noise = random.normalvariate(0, 0.01) y[i][0] += noise ``` 请注意,这只是一个示例,实际使用时可能需要根据具体情况进行调整。
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