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DAY 33 简单的神经网络

知识点回顾：

1. PyTorch和cuda的安装
2. 查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）
3. cuda的检查
4. 简单神经网络的流程
   1. 数据预处理（归一化、转换成张量）
   2. 模型的定义
      1. 继承nn.Module类
      2. 定义每一个层
      3. 定义前向传播流程
   3. 定义损失函数和优化器
   4. 定义训练流程
   5. 可视化loss过程

预处理补充：

注意事项：

1. 分类任务中，若标签是整数（如 0/1/2 类别），需转为long类型（对应 PyTorch 的torch.long），否则交叉熵损失函数会报错。

2. 回归任务中，标签需转为float类型（如torch.float32）。

作业：今日的代码，要做到能够手敲。这已经是最简单最基础的版本了。

import pandas as pd 
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
iris=load_iris()
X=iris.data
y=iris.target
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)
scaler=MinMaxScaler()
X_train=scaler.fit_transform(X_train)
X_test=scaler.transform(X_test)
X_train=torch.FloatTensor(X_train)
X_test=torch.FloatTensor(X_test)
y_train=torch.LongTensor(y_train)
y_test=torch.LongTensor(y_test)class MLP(nn.Module):def __init__(self):super(MLP,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(4,10)self.relu=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(10,3)def forward(self,x):out=self.fc1(x)out=self.relu(out)out=self.fc2(out)return out
model=MLP()criterion=nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)num_epochs=20000
losses=[]
for epoch in range(num_epochs):outputs=model.forward(X_train)loss=criterion(outputs,y_train)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()losses.append(loss.item())if(epoch+1)%100==0:print(f'Epoch[{epoch+1}/{num_epochs}],loss:{loss.item():.4f}')plt.plot(range(num_epochs), losses)#（）内对应的是X轴和Y轴的数据
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss over Epochs')
plt.show()

 

使用Adam优化器不到2000轮就收敛了，且损失要比SGD小

@浙大疏锦行