1.数据集：
传送门：内含刘老师讲课视频PPT及相关数据集，本文所用数据集名为diabetes.cvs.gz
链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw
提取码：cxe4
其中，x1，，，x8表示不同特征，y表示分类。
2.模型：
刘老师视频中采用以上模型，本文线性层输出特征改为4，2，1，其他保持不变。
loss:BCELoss
optimizer:SGD
3.python代码：
本文采用pytorch定义的Dataset,DataLoader,以Minibatch的风格加载数据集
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import Linear, BCELoss
from torch.optim import SGD
import matplotlib.pyplot as plt
准备DataSet,DataLoader
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
数据集路径名
path = "diabetes.csv.gz"
数据集类
class dataset(Dataset):
def __init__(self, path):
# 因为数据集较小，直接加载在内存里
xy = np.loadtxt(path, delimiter=',', dtype=np.float32)
self.length = xy.shape[0]
self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])
self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])
def __getitem__(self, item):
return self.x_data[item], self.y_data[item]
def __len__(self):
return self.length
数据集类实例化
my_dataset = dataset(path)
train_loader = DataLoader(my_dataset, batch_size=10, shuffle=True)
建立模型，3个线性层，3个sigmoid非线性激活函数
class model(nn.Module):
def __init__(self):
super(model, self).__init__()
self.linear1 = Linear(8, 4, bias=True)
self.linear2 = Linear(4, 2, bias=True)
self.linear3 = Linear(2, 1, bias=True)
def forward(self, x):
x = torch.sigmoid(self.linear1(x))
x = torch.sigmoid(self.linear2(x))
x = torch.sigmoid(self.linear3(x))
return x
类实例化
my_model = model()
二分类问题，继续采用BCELoss
loss_cal = BCELoss(size_average=True)
随机梯度下降
optimizer = SGD(my_model.parameters(), lr=0.01)
空列表
epoch_list = []
loss_list = []
for epoch in range(100000):
for data in train_loader:
x, y = data
epoch_list.append(epoch)
# 前向计算
y_pred = my_model(x)
loss = loss_cal(y_pred, y)
loss_list.append(loss.item())
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
# 参数调整
optimizer.step()
画出loss随epoch变化曲线图
plt.figure()
plt.plot(epoch_list, loss_list)
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("loss")
plt.show()
import torch
import numpy as np
from torch import nn
from torch.nn import Module
x_arr=np.squeeze(np.array([np.random.rand(10,1) for i in range(10)]),2)
y_arr=np.array([[np.random.randint(0,2)] for i in range(10)])
x_list_tensor=torch.from_numpy(x_arr).float()
y_list_tensor=torch.from_numpy(y_arr).float()
class model(Module):
def __init__(self):
super(model,self).__init__()
self.linear=nn.Linear(10,1)
def forward(self,x):
x=self.linear(x)
x=torch.sigmoid(x)
return x
my_model=model()
optimizer=torch.optim.SGD(my_model.parameters(),lr=1e-3,momentum=0.08,weight_decay=0.001)
criterition=torch.nn.BCELoss(size_average=True)
for i in range(1000):
my_model.train()
for x,y in zip(x_list_tensor,y_list_tensor):
y_pred=my_model(x)
print(x,y,y_pred)
loss=criterition(y_pred,y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(my_model.linear.weight.data)
4.可视化结果：
随着epoch增加，loss逐渐减小并收敛。
5.以上均为个人学习pytorch基础入门中的基础，浅做记录，如有错误，请各位大佬批评指正！
6.关于问题描述和原理的部分图片参考刘老师的视频课件，本文也是课后作业的一部分，特此附上视频链接，《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili，希望大家都有所进步！
Original: https://blog.csdn.net/kids_budong_c/article/details/123195213
Author: Newjet666
Title: pytorch 神经网络套路 使用Dataset,DataLoader实现多维输入特征的二分类
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