用pytorch写一个二元分类器
时间: 2023-05-24 17:02:07 浏览: 97
好的,我可以帮你写一个二元分类器。可以用PyTorch框架实现,首先需要定义好模型的结构和训练流程,然后再利用已经标记好的数据进行训练。训练好的模型可以进行测试和预测,用来分类新的数据。
以下是一个简单的二元分类器的示例代码(注:以下代码仅供参考,不保证一定能正常运行):
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型的结构
class BinaryClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(BinaryClassifier, self).__init__()
self.hidden = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.act = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
hidden = self.act(self.hidden(x))
output = self.act(self.out(hidden))
return output
# 定义训练流程
def train(model, optimizer, criterion, train_data, train_labels, num_epochs):
for epoch in range(num_epochs):
total_loss = 0
for data, labels in zip(train_data, train_labels):
data = torch.tensor(data).float()
labels = torch.tensor(labels).float()
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
print(f"Epoch {epoch + 1}: Loss = {total_loss:.3f}")
# 定义输入和标签数据
train_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
train_labels = [[0], [1], [1], [0]]
# 定义模型和优化器
model = BinaryClassifier(input_size=2, hidden_size=4, output_size=1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
train(model, optimizer, criterion, train_data, train_labels, num_epochs=1000)
# 预测新数据的分类
new_data = [[0.5, 0.5], [0.2, 0.8], [0.9, 0.1]]
for data in new_data:
x = torch.tensor(data).float()
output = model(x)
prediction = 0 if output.item() < 0.5 else 1
print(f"Input = {data}, Output = {output.item():.3f}, Prediction = {prediction}")
```
希望这个示例可以对你有所帮助!
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)