Python使用pytourch模拟

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-06-22 13:55 4阅读 0赞

目前PyTorch 已经支持windows环境，由于pytourch建立的神经网络是动态的, 相比静态的 Tensorflow, 他能更有效地处理一些问题, 比如说 RNN 变化时间长度的输出，所以深度学习中PyTorch 也是备受推崇。

## 安装tourch ##

pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl  
    pip install torchvision

## 模拟程序 ##

import torch
    import torch.nn as nn
    import numpy as np
    
    # 构建输入集
    x = np.mat('0 0;'
               '0 1;'
               '1 0;'
               '1 1')
    x = torch.tensor(x).float()
    y = np.mat('1;'
               '0;'
               '0;'
               '1')
    y = torch.tensor(y).float()
    myNet = nn.Sequential(
        nn.Linear(2, 10),
        nn.ReLU(),
        nn.Linear(10, 1),
        nn.Sigmoid()
    )
    print(myNet)
    
    # 设置优化器
    optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05)
    loss_func = nn.MSELoss()
    
    for epoch in range(5000):
        out = myNet(x)
        loss = loss_func(out, y)  # 计算误差
        optimzer.zero_grad()  # 清除梯度
        loss.backward()
        optimzer.step()
    print(myNet(x).data)

## 输出结果 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmRlbGlu_size_16_color_FFFFFF_t_70]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmRlbGlu_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191216181331907.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmRlbGlu,size_16,color_FFFFFF,t_70

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