a=np.arange(10)反向输出

时间: 2024-06-15 14:03:45 浏览: 191
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反向输出（c语言代码）

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你可以使用切片操作来反向输出数组a=np.arange(10)。具体的代码如下： ```python import numpy as np a = np.arange(10) reversed_a = a[::-1] print(reversed_a) ``` 这样就可以将数组a反向输出。输出结果为：[9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]。
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python 实现反向输出

# 题目：给一个不多于5位的正整数，要求：一、求它是几位数，二、逆序打印出各位数字。
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深度学习的核心概念包括神经网络、反向传播、损失函数、梯度下降和优化算法等。神经网络是由大量的人工神经元构成的层次结构，每个神经元负责对输入进行加权求和并应用激活函数。反向传播算法用于计算网络中权重的...

import numpy as np # 定义神经网络模型 class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate=0.1): # 初始化权重和偏置 self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) self.bias2 = np.zeros((1, output_size)) # 学习率 self.learning_rate = learning_rate # 前向传播 def forward(self, x): # 第一层 z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 a1 = np.maximum(0, z1) # ReLU激活函数 # 第二层 z2 = np.dot(a1, self.weights2) + self.bias2 return z2, a1 # 训练模型 def train(self, X, y, epochs): for i in range(epochs): # 前向传播，计算预测值和激活值 y_hat, _ = self.forward(X) # 计算损失函数 loss = np.mean((y_hat - y) ** 2) # 反向传播，更新参数 self.backward(X, y, y_hat) # 输出当前状态 print(f"Epoch {i+1}/{epochs}, Loss: {loss}") # 如果损失函数值小于指定值，退出训练 if loss < 0.001: print("训练完成") break # 反向传播 def backward(self, x, y, y_hat): # 计算损失函数的梯度 delta2 = y_hat - y # 计算第二层的参数梯度 dw2 = np.dot(self.a1.T, delta2) db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) # 计算第一层的参数梯度 delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * (self.a1 > 0) dw1 = np.dot(x.T, delta1) db1 = np.sum(delta1, axis=0, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.weights2 -= self.learning_rate * dw2 self.bias2 -= self.learning_rate * db2 self.weights1 -= self.learning_rate * dw1 self.bias1 -= self.learning_rate * db1 # 预测模型 def predict(self, x): y_hat, _ = self.forward(x) return y_hat[0][0] # 用户输入 input_value = input("请输入模型的输入值: ") x_test = np.array([[float(input_value)]]) # 初始化神经网络模型 model = NeuralNetwork(input_size=1, hidden_size=10, output_size=1, learning_rate=0.1) # 训练模型 X_train = np.array([[1], [1.1], [1.2], [2]]) y_train = np.array([[2.21], [2.431], [2.664], [8]]) model.train(X_train, y_train, epochs=1000) # 预测输出值 y_test = model.predict(x_test) print(f"输入值: {x_test[0][0]}, 输出值: {y_test}")

import numpy as np 是 Python 中导入 NumPy 库的语句。这个语句的意思是将 NumPy 库导入到当前的 Python 程序中，并将其命名为 np，以便在程序中使用 NumPy 库中的函数和方法。NumPy 是 Python 中用于科学计算和...

class NeuralNetwork: def __init__(self, n_inputs, n_hidden, n_outputs): self.n_inputs = n_inputs self.n_hidden = n_hidden self.n_outputs = n_outputs # 初始化权重和偏差 self.weights1 = np.random.randn(self.n_inputs, self.n_hidden) self.bias1 = np.zeros((1, self.n_hidden)) self.weights2 = np.random.randn(self.n_hidden, self.n_outputs) self.bias2 = np.zeros((1, self.n_outputs)) def sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def sigmoid_derivative(self, z): return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z)) def feedforward(self, X): # 计算隐藏层输出 self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1) # 计算输出层输出 self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.a2 = self.sigmoid(self.z2) return self.a2 def backpropagation(self, X, y, output): # 计算输出层误差 error = output - y d_output = error * self.sigmoid_derivative(self.z2) # 计算隐藏层误差 error_hidden = d_output.dot(self.weights2.T) d_hidden = error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.z1) # 更新权重和偏差 self.weights2 -= self.a1.T.dot(d_output) self.bias2 -= np.sum(d_output, axis=0, keepdims=True) self.weights1 -= X.T.dot(d_hidden) self.bias1 -= np.sum(d_hidden, axis=0) def train(self, X, y, n_epochs, learning_rate): for epoch in range(n_epochs): output = self.feedforward(X) self.backpropagation(X, y, output) def predict(self, X): output = self.feedforward(X) predictions = np.argmax(output, axis=1) return predictions

在训练过程中，首先进行前向传播，得到输出值，然后进行反向传播，根据误差对权重和偏差进行调整。重复这个过程，直到达到预设的迭代次数，或者误差达到一定程度后停止训练。 在预测过程中，输入数据进行前向传播，...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 def mse_loss(self, y, y_hat): return np.mean((y - y_hat)**2) def sgd_optimizer(self, x, y, learning_rate): y_hat = self.forward(x) loss = self.mse_loss(y, y_hat) self.backward(x, y, learning_rate) return loss def train(self, x, y, learning_rate, num_epochs): for i in range(num_epochs): y_hat = self.forward(x) loss = np.mean(np.square(y_hat - y)) loss_history.append(loss) self.backward(X, y, y_hat, learning_rate) if i % 100 == 0: print('Epoch', i, '- Loss:', loss) return loss_history input_dim=13 hidden_dim=25 output=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.05 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(x, y, learning_rate, num_epochs)分析代码

这段代码实现了一个简单的神经网络，包含一个隐藏层和一个输出层。其中，init方法用于初始化网络的参数，包括输入层维度、隐藏层维度、输出层维度、权重和偏置等。relu方法实现了ReLU激活函数，用于在网络中进行非...

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

这是一个包含各种常用神经网络函数的 Python 代码。...softmax 函数则常被用于神经网络中的输出层激活函数，用于多分类任务的预测。损失函数则常被用于评估神经网络的性能，用于反向传播算法的求解。

这段前向计算的代码的反向传播代码是什么def forwardprop(inputs, targets, a_prev, b_prev): # Since the RNN receives the sequence, the weights are not updated during one sequence. xs, ats, bts, ots = {}, {}, {}, {} # dictionary ats[-1] = np.copy(a_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. bts[-1] = np.copy(b_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. loss = 0 # loss initialization for t in range(len(inputs)-use_len+1): # t is a "time step" and is used as a key(dic). xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss) return loss, pts, ats, bts, xs

da_next, db_next = np.zeros_like(a_prev), np.zeros_like(b_prev) loss = 0 for t in reversed(range(len(inputs)-use_len+1)): y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size)....

if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x逐行解析

这段代码是在对输入数据进行预处理的基础上，进一步对输入数据进行大小调整，包括以下几个步骤： 1. 判断是否需要对输入数据进行大小调整，这...这个操作是为了避免在训练过程中反向传播时，对调整操作进行反向传播。

class Pooling: def init(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0): self.pool_h = pool_h self.pool_w = pool_w self.stride = stride self.pad = pad self.x = None self.arg_max = None def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码实现了一个池化层的类，包括构造函数和前向传播函数...反向传播函数实现了池化层的反向传播，根据输出结果和最大值的索引求出输入数据的梯度。该类可以被其他神经网络层调用，用于构建具有池化功能的神经网络。

def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size

这是交叉熵误差（Cross Entropy Error）损失函数，用于衡量神经网络输出与目标值之间的差距。交叉熵误差通常用于多分类任务，其定义为预测值与真实值之间的交叉熵，也就是预测值的自然对数与真实值的点积，再取相反...

def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码是池化层的反向传播函数实现。在前向传播中，我们已经得到了池化层的输出结果out和最大值的索引arg_max，现在需要根据输出结果和arg_max求出输入数据的梯度，即dout/dx。具体实现流程如下： 1. 将输出结果...

def learn(self): if not self.memory.ready(): return states, actions, rewards, next_states, terminals = self.memory.sample_buffer() batch_idx = np.arange(self.batch_size) states_tensor = T.tensor(states, dtype=T.float).to(device) rewards_tensor = T.tensor(rewards, dtype=T.float).to(device) next_states_tensor = T.tensor(next_states, dtype=T.float).to(device) terminals_tensor = T.tensor(terminals).to(device) with T.no_grad(): q_ = self.q_target.forward(next_states_tensor) q_[terminals_tensor] = 0.0 target = rewards_tensor + self.gamma * T.max(q_, dim=-1)[0] q = self.q_eval.forward(states_tensor)[batch_idx, actions] loss = F.mse_loss(q, target.detach()) self.q_eval.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.q_eval.optimizer.step() self.update_network_parameters() self.epsilon = self.epsilon - self.eps_dec if self.epsilon > self.eps_min else self.eps_min

可以看出，这段代码中包含了经验回放、更新目标网络、计算Q值、计算损失函数、反向传播、更新网络参数等步骤。其中，Q-learning算法是一种基于值函数的强化学习算法，通过不断迭代更新Q值，来逼近最优值函数，从而...

def nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda): # Reshape nn_params back into the parameters Theta1 and Theta2 Theta1 = nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) Theta2 = nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) m = X.shape[0] J=0 X = np.hstack((np.ones((m,1)),X)) y10 = np.zeros((m,num_labels)) a1 = sigmoid(X @ Theta1.T) a1 = np.hstack((np.ones((m,1)), a1)) # hidden layer a2 = sigmoid(a1 @ Theta2.T) # output layer for i in range(1,num_labels+1): y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0) for j in range(num_labels): J = J + sum(-y10[:,j] * np.log(a2[:,j]) - (1-y10[:,j])*np.log(1-a2[:,j])) cost = 1/m* J reg_J = cost + Lambda/(2*m) * (np.sum(Theta1[:,1:]**2) + np.sum(Theta2[:,1:]**2)) # Implement the backpropagation algorithm to compute the gradients grad1 = np.zeros((Theta1.shape)) grad2 = np.zeros((Theta2.shape)) for i in range(m): xi= X[i,:] # 1 X 401 a1i = a1[i,:] # 1 X 26 a2i =a2[i,:] # 1 X 10 d2 = a2i - y10[i,:] d1 = Theta2.T @ d2.T * sigmoidGradient(np.hstack((1,xi @ Theta1.T))) grad1= grad1 + d1[1:][:,np.newaxis] @ xi[:,np.newaxis].T grad2 = grad2 + d2.T[:,np.newaxis] @ a1i[:,np.newaxis].T grad1 = 1/m * grad1 grad2 = 1/m*grad2 grad1_reg = grad1 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta1.shape[0],1)),Theta1[:,1:])) grad2_reg = grad2 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta2.shape[0],1)),Theta2[:,1:])) return cost, grad1, grad2,reg_J, grad1_reg,grad2_reg

具体来说，该函数接收神经网络的参数、输入层大小、隐藏层大小、输出层大小、训练数据、训练数据的标签、正则化参数Lambda。该函数首先将参数Theta1和Theta2恢复成原来的矩阵形式，然后计算每个样本的预测值和损失...

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value =...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

抱歉，我作为一个语言模型，无法在这里画图。不过，你可以通过以下代码来画出预测值和真实值的图： ...data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_...

class SoftmaxWithLoss: def __init__(self): self.loss = None self.y = None # softmax的输出 self.t = None # 监督数据 def forward(self, x, t): self.t = t self.y = softmax(x) self.loss = cross_entropy_error(self.y, self.t) return self.loss def backward(self, dout=1): batch_size = self.t.shape[0] if self.t.size == self.y.size: # 监督数据是one-hot-vector的情况 dx = (self.y - self.t) / batch_size else: dx = self.y.copy() dx[np.arange(batch_size), self.t] -= 1 dx = dx / batch_size return dx

这是一个Softmax层和交叉熵误差损失函数的类实现。...在反向传播函数中，首先根据监督数据t是否为one-hot-vector来计算该层的输入梯度dx，然后将其除以batch_size得到平均梯度。最终返回该层的输入梯度dx。

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

for t in range(2000): prediction = net(x) loss = loss_func(prediction, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if t % 50 == 0: plt.cla() plt.scatter(x.data.numpy(), y.data....

import numpy as np # 假设label和emg分别是标签和肌电信号的数据集 label = label emg = emg # 初始化空的列表 label_data = [] emg_data = [] # 循环提取每个标签数据集和对应的肌电信号数据集 for target_label in range(1, 49): # 初始化临时列表 label_subset = [] emg_subset = [] # 遍历标签数据 for i in range(len(label)): if label[i] == target_label: # 提取相同位置的标签和肌电信号数据 label_subset.append(label[i]) emg_subset.append(emg[i]) # 将临时列表转换为numpy数组，并添加到最终的数据集列表中 label_data.append(np.array(label_subset)) emg_data.append(np.array(emg_subset)) filtered_emg_data = [] fs = 1000 # 采样频率为1000 Hz win_length = 20 # 窗口长度为20毫秒 f_low = 20 # 滤波下限频率为20 Hz f_high = 100 # 滤波上限频率为100 Hz for i in range(len(label_data)): emg_subset = emg_data[i] # 获取肌电信号数据集 filtered_subset = np.zeros(emg_subset.shape) # 初始化滤波后的数据集 # 遍历每个通道（列）进行滤波处理 for j in range(emg_subset.shape[1]): emg_channel = emg_subset[:, j] # 获取当前通道的数据 # 计算 STFT nperseg = int(win_length * fs) f, t, Zxx = signal.stft(emg_channel, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg, boundary=None, padded=False) # 设置带通滤波的频率范围 freq_idx = np.where((f >= f_low) & (f <= f_high))[0] Zxx_filt = Zxx.copy() Zxx_filt[np.setdiff1d(np.arange(Zxx.shape[0]), freq_idx)] = 0 # 反向STFT获取滤波信号 signal_filt = signal.istft(Zxx_filt, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg) filtered_subset[:, j] = signal_filt print(signal_filt ) filtered_emg_data.append(filtered_subset) print("Filtered EMG Data Shape:", [data.shape for data in filtered_emg_data])

这段代码是用来对肌电信号进行滤波处理的，主要使用了STFT和带通滤波的方法。该代码将标签数据集和肌电信号数据集分别存储在label和emg两个变量中，并通过循环遍历每个标签...最后，输出滤波后的肌电信号数据集的形状。

数据训练 torch.manual_seed(101) model = CNNnetwork() 设置损失函数 均方差损失 criterion = nn.MSELoss() 设置优化函数、学习率 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # 训练周期 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # 每次更新参数前都梯度归零和初始化 optimizer.zero_grad() # 注意这里要对样本进行reshape， # 转换成conv1d的input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1)) loss = criterion(y_pred,y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch:{epoch+1:2} Loss:{loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration:{time.time() - start_time:.0f} seconds') 数据预测 future = 12 选取序列最后12个值进行预测 preds = train_norm[-window_size:].tolist() 设置成eval模式 model.eval() 循环的每一步表示时间序列向后滑动一格 for i in range(future): seq = torch.FloatTensor(preds[-window_size:]) with torch.no_grad(): preds.append(model(seq.reshape(1, 1, -1)).item()) 返归一化还原真实值 true_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(preds[window_size:]).reshape(-1,1)) 对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) x = np.arange('2018-02-01', '2019-02-01', dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]') plt.plot(x,true_predictions) plt.show()

计算预测值与真实值之间的均方差损失，并进行反向传播更新模型的参数。最后打印出每个epoch的损失值。 在预测阶段，首先设置模型为eval模式。然后，通过循环预测未来一段时间的值。每次预测时，将最后一部分序列...

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