四平家具封边胶价格 PyTorch 个经网络 | 菜鸟教程

PyTorch 个经网络

本章节我们将介绍如何用 PyTorch 实现个简单的前馈经网络四平家具封边胶价格，完成个二分类任务。

以下实例展示了如何使用 PyTorch 实现个简单的经网络进行二分类任务训练。

网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，使用了 ReLU 激活函数和 Sigmoid 激活函数。

采用了均误差损失函数和随机梯度下降化器。

训练过程是通过前向传播、计损失、反向传播和参数新来逐步调整模型参数。

输出结果类似如下：

epoch:   loss:  .2591968774795532
epoch:  1 loss:  .25926288986265
epoch:  2 loss:  .2588559985168276
epoch:  3 loss:  .258686358715574
epoch:  4 loss:  .2585164665711975
...

定义网络参数：

n_in, n_h, n_out, batch_size = 1, 5, 1, 1

n_in：输入层大小为 1，即每个数据点有 1 个特征。n_h：隐藏层大小为 5，即隐藏层包含 5 个经元。n_out：输出层大小为 1，即输出个标量，表示二分类结果（ 或 1）。batch_size：每个批次包含 1 个样本。

生成输入数据和目标数据：

x = torch.randn(batch_size, n_in)  # 随机生成输入数据
y = torch.tensor([[1.], [.], [.], 
                 [1.], [1.], [1.], [.], [.], [1.], [1.]])  # 目标输出数据

x：随机生成个形状为 (1, 1) 的输入数据矩阵，表示 1 个样本，每个样本有 1 个特征。y：目标输出数据（标签），表示每个输入样本的类别标签（ 或 1），是个 1×1 的张量。

定义经网络模型：

model = nn.Sequential(
   nn.Linear(n_in, n_h),  # 输入层到隐藏层的线变换
   nn.ReLU(),            # 隐藏层的ReLU激活函数
   nn.Linear(n_h, n_out),  # 隐藏层到输出层的线变换
   nn.Sigmoid()           # 输出层的Sigmoid激活函数
)

nn.Sequential 用于按顺序定义网络层。

nn.Linear(n_in, n_h)：定义输入层到隐藏层的线变换，输入特征是 1 个，隐藏层有 5 个经元。nn.ReLU()：在隐藏层后添加 ReLU 激活函数，增加非线。nn.Linear(n_h, n_out)：定义隐藏层到输出层的线变换，输出为 1 个经元。nn.Sigmoid()：输出层使用 Sigmoid 激活函数，将结果映射到 到 1 之间，用于二分类任务。

定义损失函数和化器：四平家具封边胶价格

criterion = torch.nn.MSELoss()  # 使用均误差损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=.1)  # 使用随机梯度下降化器，学习率为 .1

训练循环：

for epoch in range(5):  # 训练5轮
   y_pred = model(x)  # 前向传播，计预测值
   loss = criterion(y_pred, y)  # 计损失
   print('epoch: ', epoch, 'loss: ', loss.item())  # 印损失值

   optimizer.zero_grad()  # 清梯度
   loss.backward()  # 反向传播，计梯度
   optimizer.step()  # 新模型参数

for epoch in range(5)：进行 5 次训练迭代。y_pred = model(x)：进行前向传播，pvc管道管件胶使用当前模型参数计输入数据 x 的预测值。loss = criterion(y_pred, y)：计预测值和目标值 y 之间的损失。optimizer.zero_grad()：清除上轮训练时的梯度值。loss.backward()：反向传播，计损失函数相对于模型参数的梯度。optimizer.step()：根据计出的梯度新模型参数。

可视化代码：

示如下所示：

另外个实例

我们假设有个二维数据集，目标是根据点的位置将它们分类到两个类别中（例如，红和蓝点）。

以下实例展示了如何使用经网络完成简单的二分类任务，为复杂的任务奠定了基础，通过 PyTorch 的模块化接口，经网络的构建、训练和可视化都非常直观。

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1、数据准备

先，我们生成些简单的二维数据：

数据说明：

data 是输入的二维点，每个点有两个特征。labels 是目标分类，点在圆形区域内为 1，否则为 。

示如下：

2、定义经网络

用 PyTorch 创建个简单的前馈经网络。

前馈经网络使用了层隐藏层，通过简单的线变换和激活函数捕获数据的非线模式。

3、定义损失函数和化器 4、训练模型

用数据训练模型，让它学会分类。

5、测试模型并可视化结果

我们测试模型，并在图像上绘制决策边界。

6、完整代码

完整代码如下：

训练时的损失输出：

Epoch [1/1], Loss: .5247
Epoch [2/1], Loss: .3142
...
Epoch [1/1], Loss: .957

图中示了原始数据点（红和蓝），以及模型学习到的分类边界。

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