当前位置: 首页 > news >正文

PyTorch 深度学习实践-处理多维特征的输入

视频指路
参考博客笔记
参考笔记二

在这里插入图片描述
通过多个线性模型来模拟非线性的空间变换,矩阵计算就是不同维度之间的空间转换

说明:1、乘的权重(w)都一样,加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。神经网络的参数w和b是网络需要学习的,其他是已知的。

​ 2、学习能力越强,有可能会把输入样本中噪声的规律也学到。我们要学习数据本身真实数据的规律,学习能力要有泛化能力。

​ 3、该神经网络共3层;第一层是8维到6维的非线性空间变换,第二层是6维到4维的非线性空间变换,第三层是4维到1维的非线性空间变换。

​ 4、本算法中torch.nn.Sigmoid() # 将其看作是网络的一层,而不是简单的函数使用

​ 5、torch.sigmoid、torch.nn.Sigmoid和torch.nn.functional.sigmoid的区别

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

可以自己随意在Model类中改torch.nn.Linear的变换,尝试后发现激活函数改成ReLU比sigmod最后得到的精确率高一些

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt# prepare dataset
xy = np.loadtxt('diabetes.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)
x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])  # 第一个‘:’是指读取所有行,第二个‘:’是指从第一列开始,最后一列不要
y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])  # [-1] 最后得到的是个矩阵# design model using classclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)  # 输入数据x的特征是8维,x有8个特征self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)# self.linear4 = torch.nn.Linear(4, 1)self.activate = torch.nn.ReLU()  # 将其看作是网络的一层,而不是简单的函数使用def forward(self, x):x = self.activate(self.linear1(x))x = self.activate(self.linear2(x))x = torch.sigmoid(self.linear3(x))  # y hat# x = self.sigmoid(self.linear4(x))  # y hatreturn xmodel = Model()# construct loss and optimizer
# criterion = torch.nn.BCELoss(size_average = True)
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)# training cycle forward, backward, update
for epoch in range(10000):y_pred = model(x_data)loss = criterion(y_pred, y_data)# print(epoch, loss.item())optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if epoch % 1000 == 999:y_pred_label = torch.where(y_pred >= 0.5, torch.ones_like(y_pred), torch.zeros_like(y_pred))#概率大于0.5为1acc = torch.eq(y_pred_label, y_data).sum().item() / y_data.size(0)#计算正确率print("loss = ", loss.item(), "acc = ", acc)

相关文章:

PyTorch 深度学习实践-处理多维特征的输入

视频指路 参考博客笔记 参考笔记二 通过多个线性模型来模拟非线性的空间变换,矩阵计算就是不同维度之间的空间转换 说明:1、乘的权重(w)都一样,加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。神经网络的参数w和b是网络需要学习的&#xff0c…...

常见逻辑漏洞举例

文章目录 简介用户名可枚举验证码可绕过/验证码回传越权访问任意密码修改验证码回传订单金额任意修改URL跳转漏洞短信轰炸找回密码还有很多逻辑漏洞,其实并没有什么技巧,要分析清楚他的业务逻辑,可能很多正常的流程中就存在着逻辑漏洞。 简介…...

FastAPI 学习之路(五十九)封装统一的json返回处理工具

在本篇文章之前的接口,我们每个接口异常返回的数据格式都不一样,处理起来也没有那么方便,因此我们可以封装一个统一的json。 from fastapi import status from fastapi.responses import JSONResponse, Response from typing import Unionde…...

tg小程序前端-dogs前端源码分析

tg小程序前端-dogs前端源码分析 前端源码 index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"><head><script src="https://telegram.org/js/telegram-web-app.js" onload="window.Telegram.WebApp.expand(); window.Telegram.WebA…...

Linux——多路复用之select

目录 前言 一、select的认识 二、select的接口 三、select的使用 四、select的优缺点 前言 在前面&#xff0c;我们学习了五种IO模型&#xff0c;对IO有了基本的认识&#xff0c;知道了select效率很高&#xff0c;可以等待多个文件描述符&#xff0c;那他是如何等待的呢&a…...

探索.NET内存之海:垃圾回收的艺术与实践

简述 在.NET的广阔天地中&#xff0c;内存管理如同航海中的罗盘&#xff0c;指引着程序的稳健运行和性能的极致优化。作为软件工程师&#xff0c;我们时常在代码的海洋中航行&#xff0c;而内存管理则是确保航程顺畅的关键。本文将带您深入.NET的内存管理世界&#xff0c;一探垃…...

路由数据获取及封装方法

数据库设计 自联表 定义tree字段 public class LabelValue{public int label { get; set; }public string? value { get; set; }public List<LabelValue> children { get; set; }}获取路由方法 public Response<object> getMenuList() {Response<object>…...

Visual Studio Code 实现远程开发

Background 远程开发是指开发人员在本地计算机上进行编码、调试和测试&#xff0c;但实际的开发环境、代码库或应用程序运行在远程服务器上。远程开发的实现方式多种多样&#xff0c;包括通过SSH连接到远程服务器、使用远程桌面软件、或者利用云开发环境等。这里我们是使用VSCo…...

基于STM32设计的人体健康监测系统(华为云IOT)(189)

基于STM32设计的人体健康监测系统(华为云IOT)(189) 文章目录 一、前言1.1 项目介绍【1】项目功能介绍【2】项目硬件模块组成1.2 设计思路【1】整体设计思路【2】整体构架【3】ESP8266模块配置【4】上位机开发思路【5】供电方式1.3 项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【…...

开源防病毒工具--ClamAV

产品文档&#xff1a;简介 - ClamAV 文档 开源地址&#xff1a;Cisco-Talos/clamav&#xff1a;ClamAV - 文档在这里&#xff1a;https://docs.clamav.net (github.com) 一、引言 ClamAV&#xff08;Clam AntiVirus&#xff09;是一个开源的防病毒工具&#xff0c;广泛应用…...

【网络】Socket编程

文章目录 正确理解端口号理解源IP地址和目的IP地址认识端口号端口号和进程ID 理解Socket网络字节序socket编程接口创建socket套接字bind绑定套接字listen建立监听accept接受连接connect建立连接sendto发送数据接收数据close关闭套接字 sockaddr结构体 正确理解端口号 理解源IP…...

【鸿蒙学习笔记】舜和酒店项目开发

这里写目录标题 前期准备1. 环境准备2. 开发工具准备 创建项目1. 使用 deveco-studio 创建 ShunHeHotel 项目2. 把ShunHeHotel 项目使用git进行版本控制3. 提交第1个commit&#xff0c;Alt0 → 输入commit message → 提交4. 查看已经提交的第一个提交5. gitcode 创建同名远程项…...

再进行程序的写时,不要使用eval函数——内建函数eval的坏处!!!!!!!!

一、安全性问题 执行任意代码&#xff1a; eval函数可以执行任意的Python表达式&#xff0c;包括算术运算、逻辑判断、字符串操作等&#xff0c;甚至可以访问当前作用域中的所有变量和函数。这意味着&#xff0c;如果eval处理的字符串来自不可信的源&#xff08;如用户输入、外…...

Flink HA

目录 Flink HA集群规划 环境变量配置 masters配置 flink-conf.yaml配置 测试 Flink HA集群规划 FLink HA集群规划如下&#xff1a; IP地址主机名称Flink角色ZooKeeper角色192.168.128.111bigdata111masterQuorumPeerMain192.168.128.112bigdata112worker、masterQuorumPee…...

神经网络中如何优化模型和超参数调优(案例为tensor的预测)

总结&#xff1a; 初级&#xff1a;简单修改一下超参数&#xff0c;效果一般般但是够用&#xff0c;有时候甚至直接不够用 中级&#xff1a;optuna得出最好的超参数之后&#xff0c;再多一些epoch让train和testloss整体下降&#xff0c;然后结果就很不错。 高级&#xff1a;…...

使用AJAX发起一个异步请求,从【api_endpoint】获取数据,并在成功时更新页面上的【target_element】

使用AJAX发起一个异步请求&#xff0c;从【api_endpoint】获取数据&#xff0c;并在成功时更新页面上的【target_element】 在Web开发中&#xff0c;使用AJAX&#xff08;Asynchronous JavaScript and XML&#xff0c;异步JavaScript和XML&#xff09;可以实现在不刷新整个页面…...

【AI绘画教程】Stable Diffusion 1.5 vs 2

在本文中&#xff0c;我们将总结稳定扩散 1 与稳定扩散 2 辩论中的所有要点。我们将在第一部分中查看这些差异存在的实际原因&#xff0c;但如果您想直接了解实际差异&#xff0c;您可以跳下否定提示部分。让我们开始吧&#xff01; Stable Diffusion 2.1 发布与1.5相比&#x…...

纯前端小游戏,4096小游戏,有音效,Html5,可学习使用

// 游戏开始运行create: function(){this.fieldArray [];this.fieldGroup this.add.group();this.score 0;//4096 增加得分this.bestScore localStorage.getItem(gameOptions.localStorageName) null ? 0 : localStorage.getItem(gameOptions.localStorageName);for(var …...

ROS、pix4、gazebo、qgc仿真ubuntu20.04

一、ubuntu、ros安装教程比较多&#xff0c;此文章不做详细讲解。该文章基于ubuntu20.04系统。 pix4参考地址&#xff1a;https://docs.px4.io/main/zh/index.html 二、安装pix4 1. git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive 2. bash ./PX4-Autopilot…...

qt 国际化语言,英文和中文切换

1、把需要翻译转换的内用用tr()包含&#xff0c;比如&#xff1a; label->setText("hello word"); 2、在 .pro 文件中添加 TRANSLATIONS lang_en.ts \ lang_zn.ts 3、利用lupdate 工具提取…...

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…...

OpenLayers 可视化之热力图

注&#xff1a;当前使用的是 ol 5.3.0 版本&#xff0c;天地图使用的key请到天地图官网申请&#xff0c;并替换为自己的key 热力图&#xff08;Heatmap&#xff09;又叫热点图&#xff0c;是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

Debian系统简介

目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版&#xff…...

基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件

1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹&#xff0c;并新增内容 3.创建package文件夹...

2021-03-15 iview一些问题

1.iview 在使用tree组件时&#xff0c;发现没有set类的方法&#xff0c;只有get&#xff0c;那么要改变tree值&#xff0c;只能遍历treeData&#xff0c;递归修改treeData的checked&#xff0c;发现无法更改&#xff0c;原因在于check模式下&#xff0c;子元素的勾选状态跟父节…...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;算法中&#xff0c;向量&#xff08;Vector&#xff09;是一种将现实世界中的数据&#xff08;如图像、文本、音频等&#xff09;转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知&#xff08;如语义、视觉特征&#xff09;与…...

BCS 2025|百度副总裁陈洋:智能体在安全领域的应用实践

6月5日&#xff0c;2025全球数字经济大会数字安全主论坛暨北京网络安全大会在国家会议中心隆重开幕。百度副总裁陈洋受邀出席&#xff0c;并作《智能体在安全领域的应用实践》主题演讲&#xff0c;分享了在智能体在安全领域的突破性实践。他指出&#xff0c;百度通过将安全能力…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...