def synthetic_data(w,b,num_examples): '''生成y=Xw+b+噪声''' X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w))) y=torch.matmul(X,w)+b y+=torch.normal(0,0.01,y.shape) return X,y.reshape((-1,1)) true_w=torch.tensor([2,-3.4]) true_b=4.2 features,labels=synthetic_data(true_w,true_b,1000) print('features:',features[0],'\nlabel:',labels[0])
时间: 2023-06-16 18:03:09 浏览: 113
这段代码是用来生成一个带有噪声的合成数据集的。其中,输入特征features是一个由服从标准正态分布的随机数构成的矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。输出标签labels是由输入特征与真实权重true_w以及真实偏置true_b计算得到的,再加上服从标准正态分布的噪声。可以看到,这个数据集的真实权重是[2, -3.4],真实偏置是4.2。生成的数据集中,每个样本都有两个特征,一个标签。其中,第一个样本的特征是[-1.3057, 0.9116],标签是[2.6655]。
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解释train_data = d2l.synthetic_data(true_w, true_b, n_train)
这行代码是用来生成一个包含训练数据的数据集的。其中,true_w和true_b是真实的权重和偏置,n_train是训练数据的数量。synthetic_data函数会生成两个长度为n_train的向量X和y,分别表示输入特征和对应的标签。其中,输入特征X是从标准正态分布中随机采样,然后与真实权重true_w做线性变换得到,再加上一个均值为0、标准差为0.01的高斯噪声。标签y则是将输入特征X与真实偏置true_b做线性变换得到,再加上一个均值为0、标准差为0.01的高斯噪声。最后,synthetic_data函数返回一个由X和y组成的元组。
synthetic_data(true_w, true_b, 1000)
你可以使用以下代码来生成合成数据:
```python
import numpy as np
def synthetic_data(true_w, true_b, num_examples):
features = np.random.normal(0, 1, (num_examples, len(true_w)))
labels = np.dot(features, true_w) + true_b
labels += np.random.normal(0, 0.01, labels.shape)
return features, labels
true_w = [2, -3.4]
true_b = 4.2
num_examples = 1000
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, num_examples)
```
在这个例子中,`true_w` 是一个包含两个元素的列表,表示线性模型的权重。`true_b` 是一个浮点数,表示线性模型的偏置。`num_examples` 是要生成的样本数。
函数 `synthetic_data` 首先生成具有标准正态分布的随机特征矩阵。然后,通过将特征矩阵与权重相乘,并加上偏置和一些服从标准正态分布的噪声,生成标签。最后,返回特征矩阵和标签。
在这个例子中,会生成1000个样本。你可以根据需要调整 `true_w`、`true_b` 和 `num_examples` 的值。
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