x=torch.ones(1) w=torch.full([1],2) mse=F.mse_loss(torch.ones(1),x*w) tensor(1.) torch.autograd.grad(mse,[w]) w.requires_grad_()

时间: 2024-02-19 09:00:55 浏览: 75
这段代码的作用是定义一个简单的计算图,并计算了一个 MSE 损失函数的值以及对权重 w 的导数。具体解释如下: - 首先,定义了一个形状为 (1,) 的张量 `x`,其中的元素为 1。 - 然后,定义了一个形状为 (1,) 的张量 `w`,其中的元素为 2。 - 接着,使用 PyTorch 中的 `F.mse_loss` 函数计算了 `x*w` 与目标值 `torch.ones(1)` 的均方误差(MSE)损失函数值,并将其赋值给变量 `mse`。 - 然后,使用 PyTorch 中的 `torch.autograd.grad` 函数计算了 `mse` 对 `w` 的梯度,并返回一个形状与 `w` 相同的张量。 - 最后,使用 `w.requires_grad_()` 将张量 `w` 的 `requires_grad` 属性设置为 `True`,以便在后续的计算中可以追踪它的梯度。
相关问题

x=torch.ones(1) w=torch.full([1],2) mse=F.mse_loss(torch.ones(1),x*w)

这段代码用 PyTorch 计算了均方误差(MSE)损失函数。其中 `x=torch.ones(1)` 创建了一个形状为 1 的张量,其中唯一的元素为 1,`w=torch.full([1],2)` 创建了一个形状为 1 的张量,其中唯一的元素为 2。然后通过 `x*w` 得到了一个形状为 1 的张量,其中唯一的元素为 2。 最后利用 PyTorch 中的 `mse_loss` 函数计算了 `x*w` 与 `torch.ones(1)` 之间的均方误差,即 `(2-1)^2 = 1`。完整的代码如下: ``` import torch import torch.nn.functional as F x = torch.ones(1) w = torch.full([1], 2) mse = F.mse_loss(torch.ones(1), x * w) ```

x=torch.ones(1) w=torch.full([1],2) mse=F.mse_loss(torch.ones(1),x*w) tensoe(1.) torch.autograd.grad(mse,[w]) w.requires_grad_()

这段代码是在使用 PyTorch 定义一个简单的计算图,并且计算了一个 MSE 损失函数的值以及对权重 w 的导数。具体解释如下: - `x` 是一个形状为 (1,) 的张量,其中的元素为 1。 - `w` 是一个形状为 (1,) 的张量,其中的元素为 2。 - `mse` 是使用 `F.mse_loss` 函数计算得到的 `x*w` 与目标值 `torch.ones(1)` 之间的均方误差损失函数值。 - `torch.autograd.grad(mse,[w])` 计算了 `mse` 对 `w` 的梯度,即 $\frac{\partial \text{MSE}}{\partial w}$。 - `w.requires_grad_()` 将张量 `w` 的 `requires_grad` 属性设置为 `True`,以便在后续的计算中可以追踪它的梯度。
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pt_x_bc_var = Variable(torch.from_numpy(x_bc_var).float(), requires_grad=False) pt_x_in_pos_one = Variable(torch.from_numpy(x_in_pos_one).float(), requires_grad=False) pt_x_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(x_in_zeros).float(), requires_grad=False) pt_t_in_var = Variable(torch.from_numpy(t_in_var).float(), requires_grad=False) pt_u_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(u_in_zeros).float(), requires_grad=False) # 求边界条件的损失 net_bc_right = net(torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1)) # u(0,t)的输出 mse_u_2 = mse_cost_function(net_bc_right, pt_u_in_zeros) # e = 0-u(0,t) 公式(2) net_bc_left = net(torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1)) # u(1,t)的输出 mse_u_3 = mse_cost_function(net_bc_left, pt_u_in_zeros) x_0 = torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1) x_1 = torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1) pt_x_0 = x_0.detach().requires_grad_(True) pt_x_1 = x_1.detach().requires_grad_(True) net_bc_right.requires_grad_(True) net_bc_left.requires_grad_(True) u_x_0 = torch.autograd.grad(net_bc_right, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_right), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_x_1 = torch.autograd.grad(net_bc_left, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_left), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_0 = torch.autograd.grad(u_x_0, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_0), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_1 = torch.autograd.grad(u_x_1, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_1), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1)这串代码有什么问题吗?该怎么解决

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import autograd """ 用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1 """ class Net(nn.Module): def __init__(self, NL, NN): # NL n个l(线性,全连接)隐藏层, NN 输入数据的维数, # NL是有多少层隐藏层 # NN是每层的神经元数量 super(Net, self).__init__() self.input_layer = nn.Linear(1, NN) self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 原文这里用NN,我这里用的下采样,经过实验验证,“等采样”更优。更多情况有待我实验验证。 self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1) def forward(self, x): out = torch.tanh(self.input_layer(x)) out = torch.tanh(self.hidden_layer(out)) out_final = self.output_layer(out) return out_final net=Net(4,20) # 4层 20个 mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4) # 优化器 def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0 # requires_grad=True).unsqueeze(-1) plt.ion() # 动态图 iterations=200000 for epoch in range(iterations): optimizer.zero_grad() # 梯度归0 ## 求边界条件的损失函数 x_0 = torch.zeros(2000, 1) y_0 = net(x_0) mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1)) # f(0) - 1 = 0 ## 方程的损失函数 x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1)) pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True) # x 随机数 pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net) pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False) mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros) # y-y' = 0 loss = mse_i + mse_f loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta if epoch%1000==0: y = torch.exp(pt_x_in) # y 真实值 y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值 print(epoch, "Traning Loss:", loss.data) print(f'times {epoch} - loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}') plt.cla() plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy()) plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red') plt.pause(0.1)

import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV,请帮我数据集和测试集分离

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

给你提供了完整代码,但在运行以下代码时出现上述错误,该如何解决?Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

请帮我评估一下,我一共有9000行训练数据,代码如下:def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.fc4 = nn.Linear(24, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')

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