import torch x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])#为什么要写成这样呢 为什么单独一个数要写成列表 class linearModel(): def __init__(self): super(linearModel,self).__init__()#这是什么意思 self.linear = torch.nn.Linear(1,1)#输入数据的维度和输出数据的维度 x_data是一维的吗 构建w矩阵 def forward(self,x): y_hat = self.linear(x_data) return y_hat model = linearModel() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)#不进行平均 mseloss也是一个类吧 对类是先定义类的格式,然后调用的时候再进行参数的输入吗 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(100): y_predict = model(x_data) loss = criterion(y_predict,y_data) optimizer.zero_grad()#在这吗 loss.backward() print('w:',model.linear.weight.item()) optimizer.step() print('epoch:',epoch,'loss:',loss) x_test = torch.Tensor([[4]]) y_test = model(x_test) print(y_test)

时间: 2024-04-21 09:22:56 浏览: 14
这段代码是一个简单的线性回归模型示例。让我逐行解释一下: 1. `import torch`:导入PyTorch库。 2. `x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])`:定义输入数据x,这里是一个列向量。 3. `y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])`:定义目标输出数据y,也是一个列向量。 4. `class linearModel():`:定义线性模型的类。 5. `def __init__(self):`:类的初始化方法。 6. `super(linearModel,self).__init__()`:调用父类的初始化方法,这里是为了继承父类的一些属性和方法。 7. `self.linear = torch.nn.Linear(1,1)`:定义一个线性层,输入维度为1,输出维度为1,构建了一个单变量的线性模型。 8. `def forward(self,x):`:定义前向传播方法。 9. `y_hat = self.linear(x_data)`:通过线性层将输入数据x进行预测,得到预测结果y_hat。 10. `return y_hat`:返回预测结果y_hat。 11. `model = linearModel()`:实例化线性模型。 12. `criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)`:定义均方误差损失函数,这里设置`size_average=False`表示不进行平均。 13. `optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)`:定义随机梯度下降优化器,用于更新模型参数。 14. `for epoch in range(100):`:进行100次训练迭代。 15. `y_predict = model(x_data)`:使用模型进行预测。 16. `loss = criterion(y_predict,y_data)`:计算预测值与真实值之间的损失。 17. `optimizer.zero_grad()`:梯度清零,防止梯度累积。 18. `loss.backward()`:反向传播,计算梯度。 19. `optimizer.step()`:更新模型参数。 20. `print('w:',model.linear.weight.item())`:打印当前模型的权重。 21. `print('epoch:',epoch,'loss:',loss)`:打印当前迭代的轮数和损失值。 22. `x_test = torch.Tensor([[4]])`:定义测试数据x_test。 23. `y_test = model(x_test)`:使用训练好的模型进行测试预测。 24. `print(y_test)`:打印预测结果y_test。 这段代码的目的是利用线性回归模型拟合输入数据x_data和目标输出数据y_data,并输出预测结果。通过迭代训练,优化模型参数使得损失减小,从而得到更准确的预测结果。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

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