synthetic_data(true_w, true_b, 1000)

你可以使用以下代码来生成合成数据：

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。

相关问题

n_train, n_test, num_inputs, batch_size = 20, 100, 200, 5 true_w, true_b = torch.ones((num_inputs, 1)) * 0.01, 0.05 train_data = d2l.synthetic_data(true_w, true_b, n_train) train_iter = d2l.load_array(train_data, batch_size) test_data = d2l.synthetic_data(true_w, true_b, n_test) test_iter = d2l.load_array(test_data, batch_size, is_train=False)

这段代码似乎是在使用 PyTorch 搭建一个线性回归模型进行训练和测试。其中，`n_train` 表示训练集大小，`n_test` 表示测试集大小，`num_inputs` 表示特征数，`batch_size` 表示批量大小。`true_w` 和 `true_b` 分别表示真实的权重和偏置，`train_data` 和 `test_data` 分别是训练集和测试集，`train_iter` 和 `test_iter` 则是将数据集转换为迭代器，以便于训练和测试时进行批量处理。

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。