PyTorch加载数据集梯度下降优化

目录

• 一、实现过程
• 1、准备数据
• 2、设计模型
• 3、构造损失函数和优化器
• 4、训练过程
• 5、结果展示
• 二、参考文献

一、实现过程

1、准备数据

与PyTorch实现多维度特征输入的逻辑回归的方法不同的是：本文使用DataLoader方法，并继承DataSet抽象类，可实现对数据集进行mini_batch梯度下降优化。

代码如下：

import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader

class DiabetesDataSet(Dataset):
  def __init__(self, filepath):
    xy = np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=np.float32)
    self.len = xy.shape[0]
    self.x_data = torch.from_numpy(xy[:,:-1])
    self.y_data = torch.from_numpy(xy[:,[-1]])
   
  def __getitem__(self, index):
    return self.x_data[index],self.y_data[inde编程客栈x]
 
  def __len__(self):
    return self.len

dataset = DiabetesDataSet('G:/datasets/diabetes/diabetes.csv')
train_loader = DataLoader(dataset=dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=0)

2、设计模型

class Model(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    su编程客栈per(Model,self).__init__()
    self.linear1 = torch.nn.Linear(8,6)
www.cppcns.com    self.linear2 = torch.nn.Linear(6,4)
    self.linear3 = torch.nn.Linear(4,1)
    self.activate = torch.nn.Sigmoid()
 
  def forwawww.cppcns.comrd(self, x):
    x = self.activate(self.linear1(x))
    x = self.activate(self.linear2(x))
    x = self.activate(self.linear3(x))
    return x
model = Model()

3、构造损失函数和优化器

criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)

4、训练过程

每次拿出mini_batch个样本进行训练，代码如下：

epoch_list = []
loss_list = []
for epoch in range(100):
  count = 0
  loss1 = 0
  for i, data in enumerate(train_loader,0):
    # 1.Prepare data
   编程客栈 inputs, labels = data
    # 2.Forward
    y_pred = model(inputs)
    loss = criterion(y_pred,labels)
    print(epoch,i,loss.item())
    count += 1
    loss1 += loss.item()
    # 3.Backward
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    # 4.Update
    optimizer.step()
   
  epoch_list.append(epoch)
  loss_list.append(loss1/count)

5、结果展示

plt.plot(epoch_list,loss_list,'b')
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.grid()
plt.show()

二、参考文献

• [1] https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=8

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