train_2d是内置函数吗

train_2d 不是 Python 或 PyTorch 的内置函数，它是由《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning) 这本书的作者编写的一个自定义函数，专门用于在二维空间中训练优化算法。在使用这个函数之前，需要先安装 d2l 这个 Python 包，该包包含了许多在学习深度学习时常用的工具函数。

相关问题

swish激活函数pytorch代码

### 回答1：
Swish激活函数的PyTorch代码如下：

import torch.nn.functional as F

class Swish(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * F.sigmoid(x)

使用时，可以将其作为一个普通的激活函数使用：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    Swish(),
    nn.Linear(20, 1)
)

### 回答2：
Swish激活函数是一种新型的激活函数，它可以通过对激活函数进行计算优化，提升神经网络的性能。在Pytorch中，我们可以很容易地实现swish激活函数。下面是Pytorch代码实现Swish激活函数：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义Swish激活函数的类
class Swish(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Swish, self).__init__()

    def forward(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)

# 定义神经网络 
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)  # 卷积层
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)  # 池化层
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 120)  # 全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
        self.swish = Swish()  # 使用Swish激活函数

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.swish(self.conv1(x)))
        x = self.pool(self.swish(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
        x = self.swish(self.fc1(x))
        x = self.swish(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

上面的代码中，我们首先定义了Swish激活函数的类，并且在该类中实现了forward函数。然后我们定义了神经网络Net类，在该类中定义了卷积层、池化层、全连接层以及Swish激活函数。在Net类的forward函数中，我们使用Swish激活函数代替了原来的ReLU激活函数，并且按照卷积层、池化层、全连接层的顺序将网络连接起来。

在使用该神经网络进行训练和预测时，我们可以直接调用Net类，例如：

# 准备数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义神经网络
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练神经网络
for epoch in range(10):  # 训练10个epoch
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader, 0):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(train_loader)))

# 预测结果
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for (images, labels) in test_loader:
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy on test set: %.2f %%' % (100 * correct / total))

在上面的代码中，我们首先准备数据，并定义神经网络、损失函数和优化器。然后按照训练集进行训练，并在每个epoch结束时输出训练损失。最后在测试集上进行预测，并计算模型在测试集上的准确率。

### 回答3：
Swish激活函数是一种深度学习中常用的激活函数，被证明能够提升神经网络的性能和准确性。在PyTorch中，我们可以使用以下代码实现Swish激活函数：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Swish(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)

在这个代码块中，我们定义了一个名为Swish的类，继承了nn.Module。我们在类中定义了一个forward方法，该方法传入一个参数x，表示输入的数据。在forward方法中，我们将x与sigmoid函数的结果相乘，即可得到Swish激活函数的输出。

事实上，由于Swish激活函数是一个比较新的激活函数，因此PyTorch 1.7版本及之前版本并未内置Swish激活函数。如果你想在PyTorch 1.7及之前的版本中使用Swish激活函数，可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def swish(x):
    return x * torch.sigmoid(x)

在这个代码块中，我们定义了一个名为swish的函数，该函数传入一个参数x，表示输入的数据。在函数中，我们将x与sigmoid函数的结果相乘，即可得到Swish激活函数的输出。

需要注意的是，在PyTorch 1.8及之后版本中，已经内置了Swish激活函数。因此，你可以直接使用以下代码：

import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(3, 4)
out = F.silu(x)
print(out)

在这个代码块中，我们调用了PyTorch的内置函数F.silu，将输入的数据x进行了Swish激活处理。

1.实现获取fashion_mnist数据集，并对数据集归一化；（20分） 2.实现数据集的划分；（10分） 3.使用TensorFlow实现CNN神经网络构建， 其中：网络结构为2个隐层，每层进行2*2的最大池化；（30分） 4.构建损失函数；（15分） 5.实现模型训练，输出训练集损失、验证集损失及准确率（25分）

好的，我明白你的问题了。以下是每个问题的解答：

1. 获取fashion_mnist数据集，并对数据集归一化

你可以使用TensorFlow的内置函数来获取fashion_mnist数据集并对数据集进行归一化，代码如下：

import tensorflow as tf

# 获取fashion_mnist数据集
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist

# 加载数据集并进行归一化
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

2. 实现数据集的划分

你可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现数据集的划分，代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和验证集
train_images, val_images, train_labels, val_labels = train_test_split(train_images, train_labels, test_size=0.2, random_state=42)

3. 使用TensorFlow实现CNN神经网络构建，其中：网络结构为2个隐层，每层进行2*2的最大池化

你可以使用TensorFlow的Keras API来构建CNN神经网络，代码如下：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

4. 构建损失函数

你可以使用TensorFlow的内置损失函数来构建损失函数，代码如下：

# 构建损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

5. 实现模型训练，输出训练集损失、验证集损失及准确率

你可以使用TensorFlow的内置函数来实现模型训练，并输出训练集损失、验证集损失及准确率，代码如下：

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_images, val_labels))

# 输出训练集损失、验证集损失及准确率
train_loss, train_acc = model.evaluate(train_images, train_labels)
val_loss, val_acc = model.evaluate(val_images, val_labels)
print('Train loss: {}, Train accuracy: {}'.format(train_loss, train_acc))
print('Validation loss: {}, Validation accuracy: {}'.format(val_loss, val_acc))