W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)
时间: 2024-04-14 08:31:52 浏览: 15
这是使用 PyTorch 中的 nn.Parameter 类创建一个参数化的权重矩阵 W2。torch.randn() 函数用于生成一个服从标准正态分布的随机数矩阵,其形状为 (num_hiddens, num_outputs)。乘以 0.01 是为了将权重矩阵初始化到一个较小的范围内。requires_grad=True 表示该参数需要计算梯度。这个权重矩阵将用于神经网络的训练和反向传播过程中。
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解释下面代码num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 W1 = nn.Parameter(torch.randn( num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01) b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True)) W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01) b2 = nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)) params = [W1, b1, W2, b2]
这段代码定义了一个两层的全连接神经网络,其中:
- `num_inputs` 是输入层的输入维度,这里是 784,因为输入的数据是 MNIST 手写数字图像,每幅图像都是 $28 \times 28$ 的,展开后就是一个 $784$ 维的向量。
- `num_outputs` 是输出层的输出维度,这里是 10,因为要对手写数字进行分类,一共有 10 类。
- `num_hiddens` 是隐藏层的神经元个数,这里是 256,这个值是可以调整的,它决定了网络的复杂度和表达能力。
- `W1` 是输入层到隐藏层的权重矩阵,大小为 `(num_inputs, num_hiddens)`,是一个随机初始化的参数,`requires_grad=True` 表示这个参数需要计算梯度。
- `b1` 是输入层到隐藏层的偏置向量,大小为 `(num_hiddens,)`,初始值为 0,也需要计算梯度。
- `W2` 是隐藏层到输出层的权重矩阵,大小为 `(num_hiddens, num_outputs)`,也是随机初始化的参数,`requires_grad=True` 表示需要计算梯度。
- `b2` 是隐藏层到输出层的偏置向量,大小为 `(num_outputs,)`,初始值为 0,也需要计算梯度。
- `params` 是一个列表,包含了所有的参数(权重和偏置),是为了方便进行梯度更新和保存模型。
在这段代码中,使用了 PyTorch 的 `nn.Parameter` 类将权重矩阵和偏置向量转换成了可训练的参数。这样做的好处是,PyTorch 会自动地为这些参数计算梯度,我们只需要在反向传播时调用 `backward()` 方法就可以了。
1.创建一些随机数据,并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 2.定义一个逻辑回归模型(使用nn.Linear作为线性层,使用torch.sigmoid作为激活函数); 3.定义损失函数(使用二元交叉熵损失函数)和优化器(使用随机梯度下降法); 4.将模型训练指定轮数,每轮进行前向传播、反向传播和参数更新,并输出损失函数值; 5.输出模型参数并可视化结果。
好的,以下是代码实现:
```python
import torch
import numpy as np
# 创建随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
Y = np.zeros((100,))
Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1
# 转换数据为Tensor类型
X = torch.tensor(X).float()
Y = torch.tensor(Y).float()
# 定义逻辑回归模型
class LogisticRegression(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size):
super(LogisticRegression, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(input_size, 1)
self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.linear(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
# 实例化模型
model = LogisticRegression(2)
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
outputs = model(X)
# 计算损失函数值
loss = criterion(outputs, Y)
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 反向传播和参数更新
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出模型参数
print('Model parameters:')
for name, param in model.named_parameters():
if param.requires_grad:
print(name, param.data)
# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y)
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = torch.meshgrid(torch.linspace(x_min, x_max, 100), torch.linspace(y_min, y_max, 100))
Z = model(torch.cat((xx.reshape(-1,1), yy.reshape(-1,1)), dim=1)).detach().reshape(xx.shape)
plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0.5])
plt.show()
```
运行代码后,会输出每轮训练的损失函数值和最终的模型参数,最后会可视化结果。