torch.ones()与torch.zeros()

`torch.ones()` 和 `torch.zeros()` 是PyTorch库中用于创建张量的便捷函数，它们返回与输入参数形状相同的全为1或全为0的张量。

1. **torch.ones()**[^1]:

   ones_tensor = torch.ones(shape)

这将返回一个给定形状的全为1的张量。例如，如果你传递一个元组`(2, 3)`，它将创建一个2x3的全1矩阵：

   ones_matrix = torch.ones((2, 3))

2. **torch.zeros()**:

   zeros_tensor = torch.zeros(shape)

同样，这将创建一个给定形状的全为0的张量。示例：

   zeros_matrix = torch.zeros((2, 3))

这两个函数都有相应的版本如`ones_like()`和`zeros_like()`，它们接受一个现有张量作为输入，返回一个新的张量，其形状与输入张量相同，元素全为1或0。

另外，如果你想通过索引直接修改张量的特定部分，你可以使用`scatter_()`、`index_fill_()` 或 `index_put_()` 方法。这些方法允许你根据指定的索引值（或一组索引值）替换张量的一部分。

相关问题

torch.empty和torch.zeros的区别

torch.empty和torch.zeros都是用来创建张量的函数，但它们的功能略有不同。

torch.empty用于创建指定大小的未初始化张量，即张量中的元素值是随机的，可以是任何值，包括0。这个函数在需要创建一个张量但不需要初始化其值时非常有用，因为它比torch.zeros和torch.ones创建张量的速度更快。

torch.zeros则用于创建指定大小的张量，并将其中的所有元素初始化为0。这个函数在需要创建一个全零张量时非常有用。

因此，torch.empty和torch.zeros适用于不同的情况。如果你需要创建一个张量但不需要初始化其值，则使用torch.empty；如果你需要创建一个全零张量，则使用torch.zeros。

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

要使用 Python 从零实现逻辑回归，只借助 Tensor 和 NumPy 相关的库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import torch

2. 准备数据：

n_data = torch.ones(50, 2)
x1 = torch.normal(2 * n_data, 1)
y1 = torch.zeros(50)
x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1)
y2 = torch.ones(50)
x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor)
y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor)

3. 定义模型参数：

w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True)  # 权重参数
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)  # 偏置参数

4. 定义模型和损失函数：

def logistic_regression(x):
    return torch.sigmoid(torch.mm(x, w) + b)

def cross_entropy(y_pred, y):
    return -torch.mean(y * torch.log(y_pred) + (1 - y) * torch.log(1 - y_pred))

5. 定义优化器和训练模型：

lr = 0.01  # 学习率
num_epochs = 1000  # 迭代次数

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    y_pred = logistic_regression(x)
    loss = cross_entropy(y_pred, y)

    # 反向传播和优化
    loss.backward()  # 计算梯度
    with torch.no_grad():
        w -= lr * w.grad  # 更新权重参数
        b -= lr * b.grad  # 更新偏置参数
        w.grad.zero_()  # 清零梯度
        b.grad.zero_()  # 清零梯度

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

6. 使用模型进行预测：

with torch.no_grad():
    y_pred = logistic_regression(x)
    predicted = (y_pred >= 0.5).float()

print('Predicted:', predicted)

7. 可视化结果：

plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=predicted.numpy().flatten(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.show()

这样就完成了从零实现逻辑回归的过程。请注意，这里使用了 PyTorch 的自动求导功能来计算梯度，并且使用了 NumPy 进行数据可视化。