import torch
from IPython import display
from d2l import torch as d2l
# from d2l.mxnet import Accumulator
batch_size = 256
# 每次读256张图片,返回训练iter和测试iter
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
num_inputs = 784
num_outputs = 10
w = torch.normal(0,0.01,size=(num_inputs,num_outputs),requires_grad=True)
b = torch.zeros(num_outputs,requires_grad=True)
def softmax(x):
x_exp = torch.exp(x)
# 按行加和,保持维度不变
partition = x_exp.sum(1,keepdim=True)
# 应用广播机制
return x_exp/partition
# 实现softmax回归模型
def net(x):
return softmax(torch.matmul(x.reshape((-1,w.shape[0])),w)+b)
y = torch.tensor([0, 2])
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])
# 实现交叉熵损失函数
def cross_entropy(y_hat,y):
print(len(y_hat))
print(range(len(y_hat)))
return -torch.log(y_hat[range(len(y_hat)),y])
cross_entropy(y_hat,y)
def accuracy(y_hat,y):
"""计算机预测正确的数量"""
if len(y_hat.shape)>1 and y_hat.shape[1]>1:
# 取概率最大的值,也就是最可能的预测
y_hat = y_hat.argmax(axis=1)
# 将y_hat的数据类型转成y的数据类型,再作比较
cmp = y_hat.type(y.dtype) == y
return float(cmp.type(y.dtype).sum())
# 找出预测正确的样本数/样本的总数得到正确的概率
right_lr = accuracy(y_hat,y) / len(y)
print(right_lr)
# Accumulator实例中创建了2个变量,用于分别存储正确预测的数量和预测的总数量
class Accumulator:
"""在n个变量上累加"""
def __init__(self,n):
self.data = [0.0]*n
def add(self,*args):
self.data = [a+float(b) for a,b in zip(self.data,args)]
def reset(self):
self.data = [0.0] * len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
# 评估任意模型net的准确率
def evaluate_accuracy(net,data_iter):
"""计算在指定数据集上模型的精度"""
if isinstance(net,torch.nn.Module):
net.eval() #将模型设置为评估模式
metric = Accumulator(2) #正确预测数 预测总数,迭代器
for x,y in data_iter:
# 把数据放到迭代器中
metric.add(accuracy(net(x),y),y.numel())
return metric[0]/metric[1]
# if __name__ == '__main__':
# # 预测值
# evl = evaluate_accuracy(net,test_iter)
# print(evl)
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):
# 将模型设置为训练模式
if isinstance(net, torch.nn.Module):
net.train()
# 训练损失总和、训练准确度总和、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):
# 使用PyTorch内置的优化器和损失函数
updater.zero_grad()
l.mean().backward()
updater.step()
else:
# 使用定制的优化器和损失函数
l.sum().backward()
updater(X.shape[0])
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]
"""
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)):
# 增量地绘制多条线
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
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_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater):
# 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):
train_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater)
test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter)
# animator.add(epoch + 1, train_metrics + (test_acc,))
train_loss, train_acc = train_metrics
assert train_loss < 0.5, train_loss
assert train_acc <= 1 and train_acc > 0.7, train_acc
assert test_acc <= 1 and test_acc > 0.7, test_acc
lr = 0.1
def updater(batch_size):
return d2l.sgd([w, b], lr, batch_size)
def predict_ch3(net, test_iter, n=6):
"""预测标签(定义见第3章)"""
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])
if __name__ == '__main__':
predict_ch3(net, test_iter)
num_epochs = 10
train_res = train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, updater)
print(train_res)
运行结果
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
2
range(0, 2)
0.5
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
256
range(0, 256)
2
range(0, 2)
0.5
256
range(0, 256)
256
range(0, 256)
256
range(0, 256)
256
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96
range(0, 96)
2
range(0, 2)
2
range(0, 2)
0.5
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
2
range(0, 2)
0.5
256
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