DNN神经网络训练给标签加数据平滑处理的代码使用pytorch库实现
时间: 2023-05-23 18:00:38 浏览: 191
以下是使用 PyTorch 库实现的 DNN 神经网络训练过程中,给标签添加数据平滑处理的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 构建模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 100),
nn.ReLU(),
nn.Linear(100, 50),
nn.ReLU(),
nn.Linear(50, 1)
)
# 定义数据平滑处理的函数
def smooth(y, alpha=0.1):
for i in range(1, len(y)):
y[i] = alpha * y[i-1] + (1-alpha)*y[i]
return y
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 构造训练数据和标签
x = torch.rand(100, 10)
y = torch.sin(x.sum(dim=1))
# 训练过程中进行数据平滑处理
for epoch in range(100):
y_smooth = smooth(y.numpy())
y_smooth = torch.from_numpy(np.array(y_smooth))
y_smooth = y_smooth.view(-1, 1).float()
# 计算损失和梯度,并更新模型参数
optimizer.zero_grad()
outputs = model(x)
loss = criterion(outputs, y_smooth)
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印损失值
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))
# 使用模型进行预测
test_x = torch.rand(1, 10)
test_y = torch.sin(test_x.sum(dim=1))
test_y_smooth = smooth(test_y.numpy())
test_y_smooth = torch.from_numpy(np.array(test_y_smooth))
test_y_smooth = test_y_smooth.view(-1, 1).float()
predict_y = model(test_x)
print('真实值:{}, 平滑处理后的值:{}, 预测值:{}'.format(test_y.item(), test_y_smooth.item(), predict_y.item()))
```
请注意,此处的数据平滑处理函数 `smooth()` 只是一个粗略的示例,实际应用中可能需要针对特定问题进行更细致的处理。
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