1. 在所有其他参数保持不变的情况下，更改超参数num_hiddens的值，并查看此超参数的变化对结果有何影响。确定此超参数的最佳值。
通过改变隐藏层的数量，导致就是函数拟合复杂度下降，隐藏层过多可能导致过拟合，而过少导致欠拟合。
我们将层数改为128可得：
2. 尝试添加更多的隐藏层，并查看它对结果有何影响。
过拟合，导致测试机精确度下降。
3. 改变学习速率会如何影响结果？保持模型架构和其他超参数（包括轮数）不变，学习率设置为多少会带来最好的结果？
过高的学习率导致，梯度跨度过大，使得降低不到对应的驻点。
过低的学习率导致训练缓慢，需要增加epoch。
在训练轮数不变的情况下，我们可以通过for 设置不同的学习率找出最合适的学习率。一般来说设置为0.01或者0.1足以
4. 通过对所有超参数（学习率、轮数、隐藏层数、每层的隐藏单元数）进行联合优化，可以得到的最佳结果是什么？
跑了一次学习率lr=0.01的情况：
需要大量的训练，但是目前我训练结果是学习率lr=0.1、轮数是num_epochs=10，隐藏层数为1，隐藏层数单元num_hiddens=128。
5. 描述为什么涉及多个超参数更具挑战性。
因为组合的情况更多，当层数越多时，训练时间也更多，这玩意就是炼丹了，看你自己的GPU还有时间、运气。
6. 如果想要构建多个超参数的搜索方法，请想出一个聪明的策略。
套用for 循环暴力破解，时间上肯定慢的要死，我们可以先固定其他变量，挑选一个变量寻找最优解，以此类推对所有的超参数这样使用，但是这种做法肯定不是最优的，只是能够较好的找出比较好的超参数。
由于学校穷逼所以没有闲置GPU服务器，所有的模型只能在colab上进行运行，其中遇到了d2l的版本对应问题，所以对于d2l.train_ch3跑不起来，只能使用自写进行替代如下：
python
import torch.nn
from d2l import torch as d2l
from IPython import display
class Accumulator:
"""
在n个变量上累加
"""
def __init__(self, n):
self.data = [0.0] * n # 创建一个长度为 n 的列表，初始化所有元素为0.0。
def add(self, *args): # 累加
self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]
def reset(self): # 重置累加器的状态，将所有元素重置为0.0
self.data = [0.0] * len(self.data)
def __getitem__(self, idx): # 获取所有数据
return self.data[idx]
def accuracy(y_hat, y):
"""
计算正确的数量
:param y_hat:
:param y:
:return:
"""
if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1:
y_hat = y_hat.argmax(axis=1) # 在每行中找到最大值的索引，以确定每个样本的预测类别
cmp = y_hat.type(y.dtype) == y
return float(cmp.type(y.dtype).sum())
def evaluate_accuracy(net, data_iter):
"""
计算指定数据集的精度
:param net:
:param data_iter:
:return:
"""
if isinstance(net, torch.nn.Module):
net.eval() # 通常会关闭一些在训练时启用的行为
metric = Accumulator(2)
with torch.no_grad():
for X, y in data_iter:
metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())
return metric[0] / metric[1]
class Animator:
"""
在动画中绘制数据
"""
def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',
fmts=('-', 'm--', 'g-', 'r:'), nrows=1, ncols=1,
figsize=(3.5, 2.5)):
# 增量的绘制多条线
if legend is None:
legend = []
d2l.use_svg_display()
self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)
if nrows * ncols == 1:
self.axes = [self.axes, ]
# 使用lambda函数捕获参数
self.config_axes = lambda: d2l.set_axes(
self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend
)
self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts
def add(self, x, y):
"""
向图表中添加多个数据点
:param x:
:param y:
:return:
"""
if not hasattr(y, "__len__"):
y = [y]
n = len(y)
if not hasattr(x, "__len__"):
x = [x] * n
if not self.X:
self.X = [[] for _ in range(n)]
if not self.Y:
self.Y = [[] for _ in range(n)]
for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):
if a is not None and b is not None:
self.X[i].append(a)
self.Y[i].append(b)
self.axes[0].cla()
for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):
self.axes[0].plot(x, y, fmt)
self.config_axes()
display.display(self.fig)
display.clear_output(wait=True)
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):
"""
训练模型一轮
:param net:是要训练的神经网络模型
:param train_iter:是训练数据的数据迭代器，用于遍历训练数据集
:param loss:是用于计算损失的损失函数
:param updater:是用于更新模型参数的优化器
:return:
"""
if isinstance(net, torch.nn.Module): # 用于检查一个对象是否属于指定的类（或类的子类）或数据类型。
net.train()
# 训练损失总和， 训练准确总和， 样本数
metric = Accumulator(3)
for X, y in train_iter: # 计算梯度并更新参数
y_hat = net(X)
l = loss(y_hat, y)
if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer): # 用于检查一个对象是否属于指定的类（或类的子类）或数据类型。
# 使用pytorch内置的优化器和损失函数
updater.zero_grad()
l.mean().backward() # 方法用于计算损失的平均值
updater.step()
else:
# 使用定制（自定义）的优化器和损失函数
l.sum().backward()
updater(X.shape())
metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())
# 返回训练损失和训练精度
return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater):
"""
训练模型（）
:param net:
:param train_iter:
:param test_iter:
:param loss:
:param num_epochs:
:param updater:
:return:
"""
animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0.3, 0.9],
legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
for epoch in range(num_epochs):
trans_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater)
test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter)
animator.add(epoch + 1, trans_metrics + (test_acc,))
train_loss, train_acc = trans_metrics
print(trans_metrics)
def predict_ch3(net, test_iter, n=6):
"""
进行预测
:param net:
:param test_iter:
:param n:
:return:
"""
global X, y
for X, y in test_iter:
break
trues = d2l.get_fashion_mnist_labels(y)
preds = d2l.get_fashion_mnist_labels(net(X).argmax(axis=1))
titles = [true + "\n" + pred for true, pred in zip(trues, preds)]
d2l.show_images(
X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n]
)
d2l.plt.show()