torch学习笔记——多层Logistic分类搭建

最新推荐文章于 2024-07-11 20:21:32 发布

wangziLynne

最新推荐文章于 2024-07-11 20:21:32 发布

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分类专栏： pytorch学习文章标签：学习 python numpy matplotlib pytorch

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本文介绍了一种使用PyTorch构建的神经网络模型来预测糖尿病的方法。该模型包含三个全连接层，并采用了sigmoid激活函数进行输出。通过定义损失函数和优化器来进行模型训练，并展示了训练过程中的损失变化情况。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、框架结构图

二、导入数据集

a = np.loadtxt('./数据集/test.csv',dtype=int,delimiter=',')

./表示在该项目的列表下，dtype表示读取数据的格式，大部分是nimpy.float32格式。delimiter表示的是告诉系统你要以什么符号作为文本分隔符

（一）切片

a = np.loadtxt('./数据集/test.csv',dtype=int,delimiter=',')
x = torch.from_numpy(a[:,:])
y = torch.from_numpy(a[:,-1])
z = torch.from_numpy(a[:,[-1]])
print(a)
print(x)
print(y)
print(z)

一定要注意a[:,-1]和a[:,[-1]]的区别

（二）：导入x、y数据

x_data = torch.from_numpy(data[:,:-1])
y_data = torch.from_numpy(data[:,[-1]])

数据集最后一列是y的值（是否发病的概率），x_data是N*8的Tensor，表示的是有N个数据，每个数据有8个维度。（N个病人人，每个病人有8个指标）

三、定义模型

（一）初始化

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(8,6)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(6,4)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(4,1)
        self.activate = torch.nn.Sigmoid()

这里选用的激活函数是sigmoid，也可以使用其他的如Relu(),但是使用relu有风险，在计算损失函数（这里我们选择用交叉熵的时候会计算ln值，这时会出现ln(0)的情况，所以最后一层输出函数应该选择为sigmoid函数）

（二）定义前向函数

  def forward(self,x):
        y1 = self.activate(self.linear1(x))
        y2 = self.activate(self.linear2(y1))
        y3 = self.activate(self.linear3(y2))
        return y3

这里写有y\y2\y3的目的是为了理解这个顺序，其实为了简化应该都用x

    def forward(self,x):
        x = self.activate(self.linear1(x))
        x= self.activate(self.linear2(x))
        x = self.activate(self.linear3(x))
        return x

四、定义损失函数和优化器

loss = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimize = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01）

五、定义训练循环

for times in range(100):
    y_pre = model(x_data)
    loss1 = loss(y_pre, y_data)
    print("第%d次" % times)
    print(loss1.item())
    optimize.zero_grad()
    loss1.backward()
    optimize.step()

注意梯度清零，反向传播，梯度更新的顺序

六、测试

x_test = torch.Tensor([0,0,0,0,0,0,0,0])
y_test =model(x_test)
print("测试结果", y_test.data)

表示在x_test的数据下，病人得病的概率为0.4538

七、画图

times_list = []
loss_list = []

    times_list.append(times)
    loss_list.append(loss1.data)
plt.plot(times_list,loss_list)
plt.xlabel('次数')
plt.ylabel('损失值')
plt.show()

可以看出，sigmoid回归效果高于Relu

注意：如果画图出现报错，在代码前加上这一段代码

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

整体代码

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

data = np.loadtxt('diabetes.csv',dtype=np.float32,delimiter=',')
x_data = torch.from_numpy(data[:,:-1])
y_data = torch.from_numpy(data[:,[-1]])

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(8,6)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(6,4)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(4,1)
        self.activate = torch.nn.ReLU()

    def forward(self,x):
        x = self.activate(self.linear1(x))
        x= self.activate(self.linear2(x))
        x = torch.sigmoid(self.linear3(x))
        return x
model = Model()
loss = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimize = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)
times_list = []
loss_list = []
for times in range(1000):
    y_pre = model(x_data)
    loss1 = loss(y_pre, y_data)
    print("第%d次" % times)
    print(loss1.item())
    optimize.zero_grad()
    loss1.backward()
    optimize.step()
    times_list.append(times)
    loss_list.append(loss1.data)

x_test = torch.Tensor([0,0,0,0,0,0,0,0])
y_test =model(x_test)
print("测试结果", y_test.data)