import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show()使图像一直停留界面

可以在代码最后加上`plt.waitforbuttonpress()`或者`plt.pause(0.001)`，来使图像停留在界面上。例如：

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
plt.show()
plt.waitforbuttonpress()

或者

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
plt.show()
plt.pause(0.001)

这样就可以使图像一直停留在界面上，直到用户手动关闭。

相关问题

import torch import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-2, 2, 50) y = -1.13*x-2.14*x**2+3.15*x**3-0.01*x**4+0.512 plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), "r") plt.show()有什么错误

代码中的 `plt.scatter` 函数的参数顺序有误，应该是先传入 `x` 数据，再传入 `y` 数据，最后才是设置点的属性。修改后的正确代码如下：

import torch 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = torch.linspace(-2, 2, 50) 
y = -1.13*x-2.14*x**2+3.15*x**3-0.01*x**4+0.512 

plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), c="r") 
plt.show()

这样就可以正确地显示散点图了。

使用Pytorch完成逻辑回归问题 1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 2.定义一个逻辑回归模型（使用nn.Linear作为线性层，使用torch.sigmoid作为激活函数）； 3.定义损失函数（使用二元交叉熵损失函数）和优化器（使用随机梯度下降法）； 4.将模型训练指定轮数，每轮进行前向传播、反向传播和参数更新，并输出损失函数值； 5.输出模型参数并可视化结果

下面是使用 PyTorch 完成逻辑回归问题的代码：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = torch.from_numpy(np.random.randn(100, 2).astype(np.float32))
Y = torch.zeros((100,))
Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1

# 定义逻辑回归模型
class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(2, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

model = LogisticRegression()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(X)
    loss = criterion(outputs.squeeze(), Y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 输出模型参数
print('Model parameters:')
for name, param in model.named_parameters():
    if param.requires_grad:
        print(name, param.data)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=Y)
x_min, x_max = X[:,0].min().item(), X[:,0].max().item()
y_min, y_max = X[:,1].min().item(), X[:,1].max().item()
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 100), np.linspace(y_min, y_max, 100))
Z = model(torch.from_numpy(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()].astype(np.float32))).detach().numpy().reshape(xx.shape)
plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0.5], colors='r')
plt.show()

运行代码后，会输出每轮训练的损失函数值，最后输出模型参数，并可视化分类结果。