用pytorch写一个置信区间分析与CNN网络结合的代码
时间: 2024-02-09 16:10:22 浏览: 30
好的,以下是一个简单的示例代码,用于将置信区间分析与卷积神经网络结合起来:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5)
self.fc1 = nn.Linear(512, 100)
self.fc2 = nn.Linear(100, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(x, 2))
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(x, 2))
x = x.view(-1, 512)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
def get_confidence_interval(model, inputs, alpha):
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(inputs)
mean = outputs.mean()
std = outputs.std(unbiased=False)
z = torch.distributions.Normal(0, 1).icdf(torch.tensor(1 - alpha / 2))
lower_bound, upper_bound = mean - z * std, mean + z * std
return lower_bound, upper_bound
# Example usage
model = ConvNet()
inputs = torch.randn(1, 1, 28, 28)
alpha = 0.05
lower_bound, upper_bound = get_confidence_interval(model, inputs, alpha)
print(f"Confidence interval: [{lower_bound}, {upper_bound}]")
```
在此示例代码中,我们首先定义了一个简单的 CNN 模型 `ConvNet`,然后定义了一个 `get_confidence_interval` 函数,该函数使用模型和输入数据 `inputs` 来计算给定置信水平 `alpha` 下的置信区间。该函数返回两个张量 `lower_bound` 和 `upper_bound`,表示置信区间的下限和上限。
在 `get_confidence_interval` 函数中,我们首先将模型设为评估模式,然后使用模型和输入数据 `inputs` 计算输出。我们计算输出的平均值和偏差标准差,并使用标准正态分布的累积分布函数(CDF)的逆函数计算 `z` 值(即置信水平 α 的 z 分数)。最后,我们使用计算出的均值、偏差标准差和 `z` 值计算置信区间的下限和上限。
在示例中,我们使用一个随机的输入 `inputs`,并将置信水平 `alpha` 设为 0.05。然后,我们使用 `get_confidence_interval` 函数计算置信区间,并将结果打印到控制台上。
请注意,这只是一个简单的示例代码,您可以根据您的具体需求进行修改。