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参考博客笔记
参考笔记二

通过多个线性模型来模拟非线性的空间变换，矩阵计算就是不同维度之间的空间转换

说明：1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。神经网络的参数w和b是网络需要学习的，其他是已知的。

​ 2、学习能力越强，有可能会把输入样本中噪声的规律也学到。我们要学习数据本身真实数据的规律，学习能力要有泛化能力。

​ 3、该神经网络共3层；第一层是8维到6维的非线性空间变换，第二层是6维到4维的非线性空间变换，第三层是4维到1维的非线性空间变换。

​ 4、本算法中torch.nn.Sigmoid() # 将其看作是网络的一层，而不是简单的函数使用

​ 5、torch.sigmoid、torch.nn.Sigmoid和torch.nn.functional.sigmoid的区别

在这里插入图片描述

可以自己随意在Model类中改torch.nn.Linear的变换，尝试后发现激活函数改成ReLU比sigmod最后得到的精确率高一些

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt# prepare dataset
xy = np.loadtxt('diabetes.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)
x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])  # 第一个‘：’是指读取所有行，第二个‘：’是指从第一列开始，最后一列不要
y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])  # [-1] 最后得到的是个矩阵# design model using classclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)  # 输入数据x的特征是8维，x有8个特征self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)# self.linear4 = torch.nn.Linear(4, 1)self.activate = torch.nn.ReLU()  # 将其看作是网络的一层，而不是简单的函数使用def forward(self, x):x = self.activate(self.linear1(x))x = self.activate(self.linear2(x))x = torch.sigmoid(self.linear3(x))  # y hat# x = self.sigmoid(self.linear4(x))  # y hatreturn xmodel = Model()# construct loss and optimizer
# criterion = torch.nn.BCELoss(size_average = True)
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)# training cycle forward, backward, update
for epoch in range(10000):y_pred = model(x_data)loss = criterion(y_pred, y_data)# print(epoch, loss.item())optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if epoch % 1000 == 999:y_pred_label = torch.where(y_pred >= 0.5, torch.ones_like(y_pred), torch.zeros_like(y_pred))#概率大于0.5为1acc = torch.eq(y_pred_label, y_data).sum().item() / y_data.size(0)#计算正确率print("loss = ", loss.item(), "acc = ", acc)