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。