PyTorch-Tutorial项目：使用神经网络实现二分类任务详解-优快云博客

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PyTorch-Tutorial项目：使用神经网络实现二分类任务详解

PyTorch-Tutorial Build your neural network easy and fast, 莫烦Python中文教学项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/PyTorch-Tutorial

概述

本文将深入讲解如何使用PyTorch框架构建一个简单的神经网络来解决二分类问题。这个教程来源于PyTorch-Tutorial项目中的分类任务实现，非常适合PyTorch初学者理解神经网络的基本工作原理。

数据准备

在机器学习任务中，数据准备是第一步。本示例中，我们人工生成了两类数据点：

n_data = torch.ones(100, 2)
x0 = torch.normal(2*n_data, 1)  # 类别0的数据点，中心在(2,2)
y0 = torch.zeros(100)          # 类别0的标签
x1 = torch.normal(-2*n_data, 1) # 类别1的数据点，中心在(-2,-2)
y1 = torch.ones(100)           # 类别1的标签

这里我们生成了200个二维数据点(每个类别100个)，分别围绕(2,2)和(-2,-2)两个中心点分布。这种清晰的分布有助于我们直观地观察分类效果。

神经网络结构设计

我们构建了一个简单的全连接神经网络：

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
    
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.out(x)
        return x

这个网络包含：

一个隐藏层：使用ReLU激活函数
一个输出层：输出两个类别的得分

训练过程详解

训练过程是机器学习的核心，主要包括以下几个步骤：

前向传播：计算网络输出
```
out = net(x)
```
计算损失：使用交叉熵损失函数
```
loss = loss_func(out, y)
```
反向传播：计算梯度
```
loss.backward()
```
参数更新：使用SGD优化器
```
optimizer.step()
```

可视化训练过程

为了直观展示训练效果，代码中实现了动态可视化：

plt.ion()  # 开启交互模式
for t in range(100):
    # ...训练代码...
    if t % 2 == 0:
        # 绘制当前分类结果
        plt.cla()
        prediction = torch.max(out, 1)[1]
        # ...绘制散点图和准确率...
        plt.pause(0.1)

这种可视化可以帮助我们：