X = torch.normal(0, 1, (3, 3, 3))
时间: 2023-10-23 19:12:19 浏览: 42
这行代码使用 PyTorch 库创建了一个大小为 (3, 3, 3) 的张量 X,其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽样得到的。具体来说,torch.normal() 函数的第一个参数是均值,这里设置为0;第二个参数是标准差,这里设置为1;第三个参数是张量的大小。因此,这行代码的作用是创建一个大小为 (3, 3, 3) 的张量 X,其中每个元素都是从均值为0、标准差为1的正态分布中随机抽样得到的。
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。
y = torch.matmul(X,w) + b y += torch.normal(0,0.01,y.s什么意思
这段代码中的意思是:
- `y = torch.matmul(X,w) + b`:进行矩阵乘法运算,得到结果 `y`,其中 `X` 是一个矩阵,`w` 是一个向量,`b` 是一个标量。
- `y = torch.normal(0,0.01,y.shape)`:生成一个形状与 `y` 相同的张量,其中每个元素都是从均值为 0,标准差为 0.01 的正态分布中随机采样得到的。这个操作相当于为 `y` 添加一些小的随机扰动。
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