这段代码什么意思x1 = torch.normal(2 * n_data, 1)

时间: 2024-04-09 17:31:32 浏览: 15
这段代码的含义是使用`torch.normal`函数创建一个张量`x1`,其中的元素是从均值为`2 * n_data`,标准差为`1`的正态分布中随机采样得到的。 具体解释如下: - `torch.normal(mean, std)` 函数用于从正态分布中随机采样。`mean`参数表示均值,`std`参数表示标准差。 - `2 * n_data` 表示均值,即正态分布的期望值。 - `1` 表示标准差,即正态分布的方差。 因此,`x1`是从均值为`2 * n_data`,标准差为`1`的正态分布中随机采样得到的张量。
相关问题

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: ```python import numpy as np import torch ``` 2. 准备数据: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python with torch.no_grad(): y_pred = logistic_regression(x) predicted = (y_pred >= 0.5).float() print('Predicted:', predicted) ``` 7. 可视化结果: ```python 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。

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

这段代码中存在一个错误。在for循环中,代码更新了变量b,但是在更新后没有再次进行softmax操作,导致后续的计算结果不正确。因此,需要在for循环中,在更新b后再次进行softmax操作,如下所示: ``` for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1) # 进行softmax操作 ``` 这样修改后,该段代码的功能应该能够正常运行。

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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)

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