def sgd(params,lr,batch_size): with torch.no_grad(): for param in params: param -= lr * param .grad / batch_size param.grad.zero_()

这是一个基本的随机梯度下降（SGD）算法的实现，用于在PyTorch中更新神经网络的参数。其中，params是神经网络的参数列表，lr是学习率，batch_size是用于计算梯度的批次大小。

该函数的主要步骤如下：
1. 通过with torch.no_grad()语句块，关闭梯度计算，以减少内存占用。
2. 遍历神经网络参数列表params，对每个参数进行更新。
3. 根据SGD公式，使用参数的梯度信息和学习率lr，计算出参数的更新量，并将其减去原参数值。
4. 在更新完所有参数后，使用param.grad.zero_()将所有参数的梯度清零，以便下一轮迭代。

这个函数通常会被包含在训练循环中，用于更新模型参数，以使损失函数的值逐渐减小，从而提高模型的性能。

相关问题

def sgd(params,lr,batch_size): with torch.no_grad(): for param in params: param = lr* param.grad/batch_size param.grad.zero_()

这段代码是一个简单的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化算法的实现。函数名为sgd，接受三个参数：params表示需要更新的模型参数，lr表示学习率（learning rate），batch_size表示批次大小。

在函数内部，使用torch.no_grad()上下文管理器来关闭参数的自动求导功能，以提高计算效率。然后，对于每个参数param，通过param.grad获取参数的梯度，并乘以学习率lr和批次大小batch_size得到更新量。最后，使用param.grad.zero_()将参数的梯度置零，以便下一次迭代时重新计算梯度。

这段代码的作用是根据参数的梯度和学习率来更新模型参数，实现随机梯度下降算法中的参数更新步骤。

使用Python实现神经网络学习，输出使用后4000个样本训练得到模型在测试集上的结果并可视化，参数设置为： batch :300; iters _ num :2000; lamda :0.1

首先，我们需要准备数据集，将其分为训练集和测试集。假设我们有一个名为data的数据集，可以使用以下代码将其分为训练集和测试集（80%训练集，20%测试集）：

import numpy as np

data = np.load("data.npy")  # 加载数据集
np.random.shuffle(data)  # 打乱数据集

train_size = int(0.8 * len(data))  # 计算训练集大小
train_data = data[:train_size]  # 分割训练集
test_data = data[train_size:]  # 分割测试集

接下来，我们可以定义神经网络模型。假设我们有4个输入特征、2个隐藏层（每个层有10个神经元）和1个输出。可以使用以下代码定义模型：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 10)  # 第一层隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(10, 10)  # 第二层隐藏层
        self.fc3 = nn.Linear(10, 1)  # 输出层

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))  # 第一层隐藏层使用ReLU激活函数
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))  # 第二层隐藏层使用ReLU激活函数
        x = self.fc3(x)  # 输出层不使用激活函数
        return x

然后，我们可以定义训练函数，使用训练集训练模型：

import torch.optim as optim

def train(model, train_data, batch_size, iters_num, lamda):
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 优化器使用随机梯度下降
    criterion = nn.MSELoss()  # 损失函数使用均方误差
    losses = []
    for i in range(iters_num):
        batch_idx = np.random.choice(len(train_data), batch_size)  # 随机选择一个批次
        batch = train_data[batch_idx]
        x_train, y_train = batch[:, :4], batch[:, 4:]
        x_train, y_train = torch.FloatTensor(x_train), torch.FloatTensor(y_train)
        optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
        outputs = model(x_train)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, y_train)  # 计算损失
        l2_reg = torch.tensor(0.)
        for name, param in model.named_parameters():
            if 'bias' not in name:
                l2_reg += torch.norm(param)
        loss += lamda * l2_reg
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数
        losses.append(loss.item())
    return losses

最后，我们可以使用测试集测试模型，并可视化结果：

import matplotlib.pyplot as plt

def test(model, test_data):
    x_test, y_test = test_data[:, :4], test_data[:, 4:]
    x_test, y_test = torch.FloatTensor(x_test), torch.FloatTensor(y_test)
    outputs = model(x_test)
    return outputs.detach().numpy()

model = Net()  # 创建模型
losses = train(model, train_data, batch_size=300, iters_num=2000, lamda=0.1)  # 训练模型
plt.plot(losses)  # 可视化损失函数
plt.show()

y_pred = test(model, test_data)  # 测试模型
plt.scatter(test_data[:, 4:], y_pred)  # 可视化测试结果
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predictions")
plt.axis("equal")
plt.xlim(plt.xlim())
plt.ylim(plt.ylim())
plt.plot([-100, 100], [-100, 100])
plt.show()

这样，我们就实现了使用Python实现神经网络学习，并输出使用后4000个样本训练得到模型在测试集上的结果并可视化。