使用torch.normal实现

要使用`torch.normal`函数来生成正态分布的张量，可以按照以下示例代码进行操作：

import torch

# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)

# 均值和标准差
mean = 0.0
std = 1.0

# 生成一个形状为(3, 2)的正态分布张量
size = (3, 2)
tensor = torch.normal(mean, std, size)

print(tensor)

在上述代码中，我们使用`torch.normal`函数生成一个形状为(3, 2)的正态分布张量。可以通过调整`mean`和`std`参数来控制生成的正态分布的均值和标准差。最后，我们将生成的张量打印出来。

希望这对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

torch.normal实现采样的原理

torch.normal函数用于从正态分布中采样随机数。其原理是基于Box-Muller变换，将两个均匀分布的随机变量转化为独立的、标准正态分布的随机变量。

Box-Muller变换的具体步骤如下：

1. 从区间[0,1]中均匀采样两个随机数u1和u2；

2. 计算变量z1和z2：

$z_1 = \sqrt{-2\ln u_1}\cos(2\pi u_2)$

$z_2 = \sqrt{-2\ln u_1}\sin(2\pi u_2)$

3. z1和z2就是两个独立的、标准正态分布的随机变量。

在实现torch.normal函数时，先通过torch.rand函数生成两个均匀分布的随机变量，然后进行Box-Muller变换得到两个独立的、标准正态分布的随机变量，然后通过线性变换将它们转化为指定均值和方差的正态分布随机变量。最终，返回指定形状的正态分布随机数。

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

要使用 Python 从零实现逻辑回归，只借助 Tensor 和 NumPy 相关的库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import torch

2. 准备数据：

n_data = torch.ones(50, 2)
x1 = torch.normal(2 * n_data, 1)
y1 = torch.zeros(50)
x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1)
y2 = torch.ones(50)
x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor)
y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor)

3. 定义模型参数：

w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True)  # 权重参数
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)  # 偏置参数

4. 定义模型和损失函数：

def logistic_regression(x):
    return torch.sigmoid(torch.mm(x, w) + b)

def cross_entropy(y_pred, y):
    return -torch.mean(y * torch.log(y_pred) + (1 - y) * torch.log(1 - y_pred))

5. 定义优化器和训练模型：

lr = 0.01  # 学习率
num_epochs = 1000  # 迭代次数

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    y_pred = logistic_regression(x)
    loss = cross_entropy(y_pred, y)

    # 反向传播和优化
    loss.backward()  # 计算梯度
    with torch.no_grad():
        w -= lr * w.grad  # 更新权重参数
        b -= lr * b.grad  # 更新偏置参数
        w.grad.zero_()  # 清零梯度
        b.grad.zero_()  # 清零梯度

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

6. 使用模型进行预测：

with torch.no_grad():
    y_pred = logistic_regression(x)
    predicted = (y_pred >= 0.5).float()

print('Predicted:', predicted)

7. 可视化结果：

plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=predicted.numpy().flatten(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.show()

这样就完成了从零实现逻辑回归的过程。请注意，这里使用了 PyTorch 的自动求导功能来计算梯度，并且使用了 NumPy 进行数据可视化。