2021-10-08

一、pytorch基础练习

代码中存在的问题：数据类型不匹配

修改之后

相乘需要元素的类型是相同的，修改数据类型之后就可以成功运行了。

其他操作

• 可以进行一些统计方面的工作。
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

螺旋数据分类

指定设备之后，需要加载模型

可以看到螺旋的边缘数据的分类并不分类

修改之后得到的模型

learning_rate = 1e-3
lambda_l2 = 1e-5

# 这里可以看到，和上面模型不同的是，在两层之间加入了一个 ReLU 激活函数
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(D, H),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(H, C)
)
model.to(device)

分类的准确率有了显著的提升。

实验心得

通过基础练习了解到了一些基本操作，对之后复杂的任务有较大帮助。另外，这个螺旋数据分类感觉还有些难度，应该是学习的时间不够，在之后需要继续努力。

在这个问题上Relu函数相比其他函数（像tanh函数）不会出现梯度的缺失，能够更好的进行训练。