模型选择拟合

1.通过多项式拟合交互探索概念

复制代码
import math
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

2.使用三阶多项式来生成训练和测试数据的标签

复制代码
max_degree = 20  # 多项式的最大阶数
n_train, n_test = 100, 100  # 训练和测试数据集大小
true_w = np.zeros(max_degree)  # 分配大量的空间
true_w[0:4] = np.array([5, 1.2, -3.4, 5.6])

features = np.random.normal(size=(n_train + n_test, 1))
np.random.shuffle(features)
poly_features = np.power(features, np.arange(max_degree).reshape(1, -1))
for i in range(max_degree):
    poly_features[:, i] /= math.gamma(i + 1)  # gamma(n)=(n-1)!
# labels的维度:(n_train+n_test,)
labels = np.dot(poly_features, true_w)
labels += np.random.normal(scale=0.1, size=labels.shape)

3.查看样本

复制代码
true_w, features, poly_features, labels = [torch.tensor(x, dtype=
    torch.float32) for x in [true_w, features, poly_features, labels]]

features[:2], poly_features[:2, :], labels[:2]

4.实现函数来评估模型在给定数据集的损失

复制代码
def evaluate_loss(net, data_iter, loss):
    """评估给定数据集上模型的损失"""
    metric = d2l.Accumulator(2)
    for X, y in data_iter:
        out = net(X)
        y = y.reshape(out.shape)
        l = loss(out, y)
        metric.add(l.sum(), l.numel())
    return metric[0] / metric[1]

5.定义训练函数

复制代码
def train(train_features, test_features, train_labels, test_labels,
          num_epochs=400):
    loss = nn.MSELoss()
    input_shape = train_features.shape[-1]
    net = nn.Sequential(nn.Linear(input_shape, 1, bias=False))
    batch_size = min(10, train_labels.shape[0])
    train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels.reshape(-1,1)),
                                batch_size)
    test_iter = d2l.load_array((test_features, test_labels.reshape(-1,1)),
                               batch_size, is_train=False)
    trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss', yscale='log',
                            xlim=[1, num_epochs], ylim=[1e-3, 1e2],
                            legend=['train', 'test'])
    for epoch in range(num_epochs):
        d2l.train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, trainer)
        if epoch == 0 or (epoch + 1) % 20 == 0:
            animator.add(epoch + 1, (evaluate_loss(net, train_iter, loss),
                                     evaluate_loss(net, test_iter, loss)))
    print('weight:', net[0].weight.data.numpy())
相关推荐
Awesome Baron8 分钟前
《Learning Langchain》阅读笔记8-RAG(4)在vector store中存储embbdings
python·jupyter·chatgpt·langchain·llm
阡之尘埃10 分钟前
Python数据分析案例73——基于多种异常值监测算法探查内幕交易信息
人工智能·python·机器学习·数据分析·异常检测·无监督学习
丰锋ff30 分钟前
考研英一学习笔记
笔记·学习·考研
hnlucky1 小时前
redis 数据类型新手练习系列——Hash类型
数据库·redis·学习·哈希算法
Invinciblenuonuo1 小时前
FreeRTOS学习笔记【10】-----任务上下文切换
笔记·学习
蓝莓味柯基1 小时前
Python3:文件操作
python
好奇龙猫1 小时前
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(11): てあります。
学习
xiaoh_72 小时前
解决视频处理中的 HEVC 解码错误:Could not find ref with POC xxx【已解决】
python·ffmpeg·音视频
2501_915373882 小时前
Node.js 学习入门指南
学习·node.js
明月与玄武2 小时前
Python编程的真谛:超越语法,理解编程本质
python·编程语言