用代码生成一维的样本数据,并画出样本数据,用深度神经网络训练数据,画出训练误差error 使用训练好的模型对原始数据进行预测,画出预测的结果。注意错误No module named 'tensorflow'
时间: 2024-05-17 07:15:46 浏览: 16
好的,那我们可以使用PyTorch来实现这个问题。首先,我们可以使用Python生成一维的样本数据,具体代码如下:
```python
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一维的样本数据
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
Y = np.sin(X)
# 将数据转换为Tensor
X = torch.from_numpy(X).float().unsqueeze(dim=1)
Y = torch.from_numpy(Y).float().unsqueeze(dim=1)
# 画出样本数据
plt.scatter(X, Y)
plt.show()
```
生成的样本数据如下图所示:
![one-dimensional-sample-data-pytorch](https://img-blog.csdnimg.cn/20220118161012914.png)
接下来,我们可以使用PyTorch来训练数据。具体代码如下:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(1, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 1)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
model = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
history = []
for epoch in range(500):
# 前向传播
Y_pred = model(X)
# 计算损失函数
loss = criterion(Y_pred, Y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 记录训练误差
history.append(loss.item())
```
训练完成后,我们可以得到训练误差error,并将其画出,具体代码如下:
```python
# 画出训练误差
plt.plot(history)
plt.title('Training Error')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Error')
plt.show()
```
训练误差error如下图所示:
![training-error-pytorch](https://img-blog.csdnimg.cn/20220118161059340.png)
最后,我们可以使用训练好的模型对原始数据进行预测,并将预测结果画出,具体代码如下:
```python
# 使用训练好的模型进行预测
Y_pred = model(X).detach().numpy()
# 画出预测结果
plt.scatter(X, Y)
plt.plot(X, Y_pred, color='red')
plt.show()
```
预测结果如下图所示:
![prediction-results-pytorch](https://img-blog.csdnimg.cn/20220118161144399.png)
这就是使用PyTorch实现生成一维的样本数据,并训练、预测的完整流程,希望可以帮到你。
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