function bpGradientTrain global bpnet; clc; load templet pattern; c=0; p=[]; for i=1:10 for j=1:5 c=c+1; p(:,c)=pattern(i).feature(:,j); end end t=zeros(4,45); t(4,1:5)=1; t(3,6:10)=1; t(3:4,11:15)=1; t(2,16:20)=1; t(2,21:25)=1; t(4,21:25)=1; t(2:3,26:30)=1; t(2:4,31:35)=1; t(1,36:40)=1; t(1,41:45)=1; t(4,41:45)=1; t(1,46:50)=1; t(3,46:50)=1; x=ones(25,2); x(:,1)=0; bpnet = newff(x,[50,4],{'logsig','logsig','traingd'}); %梯度下降 bpnet.trainParam.show=50; %每隔50次训练,显示一次训练进程 bpnet.trainParam.lr=0.2; %学习速率定义为0.2 bpnet.trainParam.epochs=2000; %最大训练次数2000次 bpnet.trainParam.goal=0.2e-1; %训练要求的精度小于0.02 bpnet.trainParam.min_grad=1e-10; %最小梯度要求为1e-10 [bpnet] = train(bpnet,p,t);
时间: 2024-03-11 12:46:25 浏览: 25
这段代码实现了一个使用梯度下降算法进行训练的BP神经网络。具体来说,它的训练数据包括一些模板样本,每个样本包含一些特征。在训练过程中,将这些特征作为输入,将预定义好的目标输出作为输出,在神经网络中逐层传播,计算误差并进行反向传播,最终通过梯度下降算法来更新神经网络的权重和偏置。训练参数包括学习速率、最大训练次数、训练精度等等。训练完成后,生成的神经网络可以用于预测新的样本的输出。
相关问题
ptimizer = torch.optim.AdamW(BPNet.parameters(), lr=learning_rate,weight_decay=weight_decay) TypeError: parameters() missing 1 required positional argument: 'self'
这个错误可能是因为 `BPNet` 模型没有正确初始化。请确保 `BPNet` 是正确实例化,并且在调用 `parameters()` 方法时使用了 `self` 参数。下面是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BPNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(BPNet, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 实例化模型
model = BPNet()
# 定义优化器
learning_rate = 0.001
weight_decay = 0.001
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个 `BPNet` 类,其中包含一个线性层。然后我们实例化了模型,并使用 `model.parameters()` 方法获取模型参数,并将其传递给优化器的构造函数。如果你仍然遇到问题,请检查模型是否正确实例化,并且在调用 `parameters()` 方法时是否使用了正确的参数。
optimizer = torch.optim.Adam(self=BPNet.parameters(), lr=learning_rate,weight_decay=weight_decay) TypeError: parameters() missing 1 required positional argument: 'self'如何修改
这个错误通常是由于optimizer调用BPNet.parameters()时缺少self参数导致的。
在PyTorch中,调用类中的函数时需要传入self参数,因为self代表的是类的实例本身。在这里,BPNet是一个类,BPNet.parameters()是一个方法,它需要使用self参数来调用。
因此,将optimizer的代码修改为以下形式即可:
```
optimizer = torch.optim.Adam(params=BPNet.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
```
在这里,我们将BPNet.parameters()作为参数传递给了optimizer,并且使用了params关键字参数来指定这个参数。
这样就可以解决这个错误了。
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