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这个实现包含以下关键部分：

1. 数据生成：使用用户提供的函数生成两类可线性分离的数据点。

2. 感知机模型：

   • 一个线性层接收二维输入并输出一个值
   • 不使用激活函数（原始感知机形式）
   • 使用均方误差损失函数（MSE）和随机梯度下降优化器

3. 动态可视化：

   • 使用 matplotlib 的 FuncAnimation 创建动画
   • 每帧更新显示当前决策边界和损失值
   • 数据点根据真实标签着色（蓝色为 - 1，红色为 1）
   • 绿色线表示当前感知机的决策边界

运行代码后，你将看到一个动画展示感知机如何逐步学习区分两类数据的决策边界。随着训练的进行，决策边界会不断调整，直到能够正确分离两个类别。

 

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation# 数据生成函数（保持与用户提供的一致）
def generate_data():np.random.seed(0)class_1 = np.random.randn(100, 2) + np.array([2, 2])class_2 = np.random.randn(100, 2) + np.array([-2, -2])labels_1 = np.ones((100, 1))labels_2 = -np.ones((100, 1))data = np.vstack((class_1, class_2))labels = np.vstack((labels_1, labels_2))return torch.Tensor(data), torch.Tensor(labels)# 感知机模型
class Perceptron(nn.Module):def __init__(self):super(Perceptron, self).__init__()self.linear = nn.Linear(2, 1)  # 二维输入，一维输出def forward(self, x):return self.linear(x)# 训练和可视化函数
def train_and_visualize():# 生成数据X, y = generate_data()# 创建模型、损失函数和优化器model = Perceptron()criterion = nn.MSELoss()optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 设置图形fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))scatter = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y.numpy().flatten(), cmap='coolwarm', alpha=0.7)line, = ax.plot([], [], 'g-', lw=2)ax.set_xlim(-6, 6)ax.set_ylim(-6, 6)ax.set_title('Perceptron Classification')# 初始化线def init():line.set_data([], [])return line,# 更新函数def update(frame):# 训练一步optimizer.zero_grad()outputs = model(X)loss = criterion(outputs, y)loss.backward()optimizer.step()# 获取当前权重和偏置w1, w2 = model.linear.weight.data[0]b = model.linear.bias.data[0]# 计算决策边界x_vals = np.linspace(-6, 6, 100)y_vals = -(w1 * x_vals + b) / w2# 更新线line.set_data(x_vals, y_vals)ax.set_title(f'Perceptron Classification (Epoch {frame + 1}, Loss: {loss.item():.4f})')return line,# 创建动画ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, init_func=init, blit=True, interval=200)plt.show()return ani# 运行训练和可视化
if __name__ == "__main__":animation = train_and_visualize()