for X,y in data_iter(batch_size,features,labels): l = loss(net(X,w,b),y) l.sum().backward() sgd([w,b],lr,batch_size)
时间: 2024-04-17 11:28:48 浏览: 94
这段代码使用了梯度下降法(SGD)对模型进行训练。假设data_iter函数返回一个迭代器,它每次返回一个批次的训练数据(输入特征X和真实标签y)。代码中的循环遍历这些批次的训练数据,依次进行以下步骤:
1. 使用net函数计算模型对输入特征X的预测结果,并将预测结果与真实标签y计算损失值l。
2. 对损失值l进行求和操作,得到一个标量值。
3. 调用backward()方法进行反向传播,计算参数w和b关于损失值l的梯度。
4. 调用sgd函数对参数w和b进行更新,使用学习率lr和批次大小batch_size。
这样,通过多次迭代循环,模型会根据计算出的梯度逐渐调整参数,减小损失函数的值,从而提高模型的性能。
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解释此代码import torch import random def data_iter(batch_size,features,labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) random.shuffle(indices) for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices] w = torch.normal(0,0.01,size=(p,1),requires_grad=True) b = torch.zeros(1,requires_grad=True) for epoch in range(num_epochs): for X,y in data_iter(batch_size,features,labels): y_hat = X @ w + b loss = ((y_hat-y)**2/2).mean() loss.backward() for param in [w,b]: param -= learning_rate * param.grad param.grad.zero_()
这段代码实现了一个简单的线性回归训练过程。让我们逐行解释代码的功能:
1. 导入torch库和random库:导入了PyTorch库用于张量操作和计算图,以及random库用于随机化数据顺序。
2. 定义data_iter函数:这是一个生成器函数,用于生成以指定批次大小进行迭代的数据。它接收特征(features)和标签(labels),并根据每个批次的大小将数据进行随机打乱,并返回一个批次的特征和标签。
3. 定义模型参数:使用torch.normal函数初始化了参数w和b。w是一个服从均值为0,标准差为0.01的正态分布的随机张量,形状为(p, 1),其中p是特征的数量。b是一个形状为(1,)的零张量。requires_grad=True表示需要计算梯度。
4. 训练过程:使用两个嵌套的循环进行训练。外层循环控制迭代次数,由变量num_epochs决定。内层循环通过调用data_iter函数来获取一个批次的特征X和标签y。
5. 前向传播:计算预测值y_hat,利用矩阵乘法运算`X @ w`得到预测值,并加上偏置b。
6. 计算损失:计算均方差损失函数,即预测值和实际值之间的差的平方的平均值。
7. 反向传播:通过调用loss.backward()计算损失相对于模型参数的梯度。
8. 参数更新:利用梯度下降法,通过`param -= learning_rate * param.grad`更新模型参数w和b,其中learning_rate是学习率。
9. 清零梯度:通过调用`param.grad.zero_()`将梯度清零,以便在下一次迭代中计算新的梯度。
这段代码实现了一个简单的线性回归训练过程,每个批次的数据是随机打乱的。通过多次迭代更新模型参数,可以逐步优化模型以拟合给定的特征和标签数据。
in_features = train_features.shape[1] def train(model, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_ls, test_ls = [], [] theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf for epoch in range(num_epochs): train_iter = data_iter(batch_size, train_features, train_labels) for X, y in train_iter: theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay) train_ls.append(log_rmse(model, train_features, train_labels, theta, len(train_labels)))帮我加个注释
# in_features表示输入特征的数量
in_features = train_features.shape[1]
# 定义训练函数,接受模型、训练数据、测试数据、超参数等作为输入
def train(model, train_features, train_labels, test_features, test_labels,
num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size):
# 初始化训练误差和测试误差列表
train_ls, test_ls = [], []
# 初始化模型参数theta(权重)
theta = np.zeros((in_features, 1))
# 初始化最佳模型参数和最小测试误差
best_theta = np.zeros((in_features, 1))
best_loss = np.inf
# 循环迭代训练num_epochs次
for epoch in range(num_epochs):
# 随机生成batch_size大小的数据批次,用于训练
train_iter = data_iter(batch_size, train_features, train_labels)
# 遍历数据批次,计算梯度并更新模型参数theta
for X, y in train_iter:
theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay)
# 计算每轮迭代后的训练误差和测试误差,并存入对应的列表中
train_ls.append(log_rmse(model, train_features, train_labels, theta, len(train_labels)))
test_ls.append(log_rmse(model, test_features, test_labels, theta, len(test_labels)))
# 如果当前模型参数对应的测试误差比历史最小值更小,则更新最佳模型参数和最小测试误差
if test_ls[-1] < best_loss:
best_theta = theta
best_loss = test_ls[-1]
# 返回最佳模型参数和训练误差、测试误差列表
return best_theta, train_ls, test_ls
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