d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:, 1].detach().numpy(), labels. Detach().numpy(), 1);

时间: 2023-12-24 14:26:13 浏览: 75
这段代码可能是使用了d2l库进行数据可视化,具体解释如下: `d2l.set_figsize()`是一个函数调用,用来设置图形的大小。它可能是d2l库中的一个函数,也可能是用户自定义的函数。这个函数的作用是让绘制的散点图显示得更合适。 `d2l.plt.scatter()`是一个散点图绘制函数,其中`features[:, 1].detach().numpy()`是横坐标,`labels.detach().numpy()`是纵坐标,1代表散点的大小。其中`features`和`labels`应该是tensor类型的数据,`detach()`用来将数据从计算图中分离出来,`numpy()`用来将tensor类型的数据转换为numpy数组类型,方便后续绘图操作。 综上所述,这段代码的作用是绘制一个散点图,其中横坐标为`features`的第二列数据,纵坐标为`labels`数据,点的大小为1,同时设置了图形的大小。
相关问题

d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:,1].detach().numpy(), labels.detach().numpy(),1);

这段代码使用了d2l库中的set_figsize()函数和plt.scatter()函数,其中set_figsize()函数用于设置图像的大小,plt.scatter()函数用于绘制散点图。 features[:,1].detach().numpy()表示取出features中第二列的数据,并将其转换为numpy数组。labels.detach().numpy()表示将labels数据转换为numpy数组。 plt.scatter()函数用第一个参数表示x轴的数据,第二个参数表示y轴的数据,第三个参数表示点的大小。因此,这段代码的作用是绘制一个以features中第二列为x轴,label为y轴的散点图,点的大小为1。

d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:, 1].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1);调用内核挂了

这个问题可能是由于调用 `d2l.set_figsize()` 函数导致的。该函数用于设置绘图的大小,但它可能与你当前使用的内核不兼容,导致内核崩溃。 你可以尝试将 `d2l.set_figsize()` 这一行代码注释掉,然后重新运行程序。这样就可以绕过这个问题,继续进行后续的操作。 如果问题仍然存在,你可能需要检查其他部分代码是否有问题,或者尝试在其他环境中运行代码以排除环境相关的问题。

相关推荐

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import autograd """ 用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1 """ class Net(nn.Module): def __init__(self, NL, NN): # NL n个l(线性,全连接)隐藏层, NN 输入数据的维数, # NL是有多少层隐藏层 # NN是每层的神经元数量 super(Net, self).__init__() self.input_layer = nn.Linear(1, NN) self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 原文这里用NN,我这里用的下采样,经过实验验证,“等采样”更优。更多情况有待我实验验证。 self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1) def forward(self, x): out = torch.tanh(self.input_layer(x)) out = torch.tanh(self.hidden_layer(out)) out_final = self.output_layer(out) return out_final net=Net(4,20) # 4层 20个 mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4) # 优化器 def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0 # requires_grad=True).unsqueeze(-1) plt.ion() # 动态图 iterations=200000 for epoch in range(iterations): optimizer.zero_grad() # 梯度归0 ## 求边界条件的损失函数 x_0 = torch.zeros(2000, 1) y_0 = net(x_0) mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1)) # f(0) - 1 = 0 ## 方程的损失函数 x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1)) pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True) # x 随机数 pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net) pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False) mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros) # y-y' = 0 loss = mse_i + mse_f loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta if epoch%1000==0: y = torch.exp(pt_x_in) # y 真实值 y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值 print(epoch, "Traning Loss:", loss.data) print(f'times {epoch} - loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}') plt.cla() plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy()) plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red') plt.pause(0.1)

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络,输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播,计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络,输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

最新推荐

recommend-type

患者发生输液反应的应急预案及护理流程(医院护理资料).docx

患者发生输液反应的应急预案及护理流程(医院护理资料).docx
recommend-type

chromedriver-win64_121.0.6105.0.zip

chromedriver-win64_121.0.6105.0.zip
recommend-type

chromedriver-win64_120.0.6099.35.zip

chromedriver-win64_120.0.6099.35.zip
recommend-type

php+sql成绩查询系统(系统+论文+答辩PPT).zip

php+sql成绩查询系统(系统+论文+答辩PPT).zip
recommend-type

保险服务门店新年工作计划PPT.pptx

在保险服务门店新年工作计划PPT中,包含了五个核心模块:市场调研与目标设定、服务策略制定、营销与推广策略、门店形象与环境优化以及服务质量监控与提升。以下是每个模块的关键知识点: 1. **市场调研与目标设定** - **了解市场**:通过收集和分析当地保险市场的数据,包括产品种类、价格、市场需求趋势等,以便准确把握市场动态。 - **竞争对手分析**:研究竞争对手的产品特性、优势和劣势,以及市场份额,以进行精准定位和制定有针对性的竞争策略。 - **目标客户群体定义**:根据市场需求和竞争情况,明确服务对象,设定明确的服务目标,如销售额和客户满意度指标。 2. **服务策略制定** - **服务计划制定**:基于市场需求定制服务内容,如咨询、报价、理赔协助等,并规划服务时间表,保证服务流程的有序执行。 - **员工素质提升**:通过专业培训提升员工业务能力和服务意识,优化服务流程,提高服务效率。 - **服务环节管理**:细化服务流程,明确责任,确保服务质量和效率,强化各环节之间的衔接。 3. **营销与推广策略** - **节日营销活动**:根据节庆制定吸引人的活动方案,如新春送福、夏日促销,增加销售机会。 - **会员营销**:针对会员客户实施积分兑换、优惠券等策略,增强客户忠诚度。 4. **门店形象与环境优化** - **环境设计**:优化门店外观和内部布局,营造舒适、专业的服务氛围。 - **客户服务便利性**:简化服务手续和所需材料,提升客户的体验感。 5. **服务质量监控与提升** - **定期评估**:持续监控服务质量,发现问题后及时调整和改进,确保服务质量的持续提升。 - **流程改进**:根据评估结果不断优化服务流程,减少等待时间,提高客户满意度。 这份PPT旨在帮助保险服务门店在新的一年里制定出有针对性的工作计划,通过科学的策略和细致的执行,实现业绩增长和客户满意度的双重提升。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB图像去噪最佳实践总结:经验分享与实用建议,提升去噪效果

![MATLAB图像去噪最佳实践总结:经验分享与实用建议,提升去噪效果](https://img-blog.csdnimg.cn/d3bd9b393741416db31ac80314e6292a.png) # 1. 图像去噪基础 图像去噪旨在从图像中去除噪声,提升图像质量。图像噪声通常由传感器、传输或处理过程中的干扰引起。了解图像噪声的类型和特性对于选择合适的去噪算法至关重要。 **1.1 噪声类型** * **高斯噪声:**具有正态分布的加性噪声,通常由传感器热噪声引起。 * **椒盐噪声:**随机分布的孤立像素,值要么为最大值(白色噪声),要么为最小值(黑色噪声)。 * **脉冲噪声
recommend-type

InputStream in = Resources.getResourceAsStream

`Resources.getResourceAsStream`是MyBatis框架中的一个方法,用于获取资源文件的输入流。它通常用于加载MyBatis配置文件或映射文件。 以下是一个示例代码,演示如何使用`Resources.getResourceAsStream`方法获取资源文件的输入流: ```java import org.apache.ibatis.io.Resources; import java.io.InputStream; public class Example { public static void main(String[] args) {
recommend-type

车辆安全工作计划PPT.pptx

"车辆安全工作计划PPT.pptx" 这篇文档主要围绕车辆安全工作计划展开,涵盖了多个关键领域,旨在提升车辆安全性能,降低交通事故发生率,以及加强驾驶员的安全教育和交通设施的完善。 首先,工作目标是确保车辆结构安全。这涉及到车辆设计和材料选择,以增强车辆的结构强度和耐久性,从而减少因结构问题导致的损坏和事故。同时,通过采用先进的电子控制和安全技术,提升车辆的主动和被动安全性能,例如防抱死刹车系统(ABS)、电子稳定程序(ESP)等,可以显著提高行驶安全性。 其次,工作内容强调了建立和完善车辆安全管理体系。这包括制定车辆安全管理制度,明确各级安全管理责任,以及确立安全管理的指导思想和基本原则。同时,需要建立安全管理体系,涵盖安全组织、安全制度、安全培训和安全检查等,确保安全管理工作的系统性和规范性。 再者,加强驾驶员安全培训是另一项重要任务。通过培训提高驾驶员的安全意识和技能水平,使他们更加重视安全行车,了解并遵守交通规则。培训内容不仅包括交通法规,还涉及安全驾驶技能和应急处置能力,以应对可能发生的突发情况。 此外,文档还提到了严格遵守交通规则的重要性。这需要通过宣传和执法来强化,以降低由于违反交通规则造成的交通事故。同时,优化道路交通设施,如改善交通标志、标线和信号灯,可以提高道路通行效率,进一步增强道路安全性。 在实际操作层面,工作计划中提到了车辆定期检查的必要性,包括对刹车、转向、悬挂、灯光、燃油和电器系统的检查,以及根据车辆使用情况制定检查计划。每次检查后应记录问题并及时处理,以确保车辆始终处于良好状态。 最后,建立车辆安全信息管理系统也是关键。通过对车辆事故和故障情况进行记录和分析,可以为安全管理提供数据支持,以便及时发现问题,预防潜在风险,并对事故进行有效处理和责任追究。 这份车辆安全工作计划全面覆盖了从车辆本身到驾驶员行为,再到道路环境的诸多方面,旨在构建一个全方位、多层次的车辆安全管理体系,以降低交通事故风险,保障道路交通安全。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依