写一段基于pytorch的二分类算法,可以识别三轴加速度计中体现的步行数据,结果为分类之后的步行数据

时间: 2024-04-29 19:22:17 浏览: 16
好的,以下是一个基于pytorch的二分类算法,可以识别三轴加速度计中体现的步行数据,结果为分类之后的步行数据: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np class WalkingClassifier(nn.Module): def __init__(self): super(WalkingClassifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(3, 32) # 输入层 self.fc2 = nn.Linear(32, 64) # 隐藏层 self.fc3 = nn.Linear(64, 1) # 输出层 self.sigmoid = nn.Sigmoid() # sigmoid 激活函数 def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.sigmoid(x) x = self.fc2(x) x = self.sigmoid(x) x = self.fc3(x) x = self.sigmoid(x) return x # 定义训练数据 x_train = torch.Tensor([ [0.1, 0.2, 0.3], [0.5, 0.6, 0.7], [0.9, 0.8, 0.7], [0.3, 0.2, 0.1], [0.7, 0.6, 0.5], [0.3, 0.6, 0.9], [0.7, 0.4, 0.2], [0.1, 0.8, 0.5] ]) y_train = torch.Tensor([ [1], [1], [1], [0], [0], [0], [0], [1] ]) # 初始化神经网络 model = WalkingClassifier() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(1000): optimizer.zero_grad() y_pred = model(x_train) loss = criterion(y_pred, y_train) loss.backward() optimizer.step() # 对新数据进行分类 x_test = torch.Tensor([ [0.2, 0.3, 0.4], [0.6, 0.7, 0.8], [0.8, 0.7, 0.6], [0.2, 0.3, 0.4] ]) y_pred = model(x_test) y_pred = np.round(y_pred.detach().numpy()) print(y_pred) # 打印分类结果 ``` 以上代码中,我们定义了一个 `WalkingClassifier` 类,它继承自 `nn.Module`,并且包含了一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。在训练数据上训练完模型之后,我们用新的数据进行分类,可以得到分类后的结果。 注意,在这个例子中,我们使用了一个三维的输入数据,即三轴加速度计的数据。在实际应用中,你需要将输入数据替换为你的实际数据。另外,由于这是一个二分类问题,我们使用了 sigmoid 激活函数,并且损失函数选择了 BCELoss。如果你的问题是多分类问题,你可能需要选择不同的激活函数和损失函数。

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