pytorch实践线性模型3d详解
作者：just-run
这篇文章主要介绍了pytorch实践线性模型3d详解,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
y = wx +b
通过meshgrid 得到两个二维矩阵
关键理解：
plot_surface需要的xyz是二维np数组
这里提前准备meshgrid来生产x和y需要的参数
下图的W和I即plot_surface需要xy
Z即我们需要的权重损失
计算方式要和W,I. I的每行中内容是一样的就是y=wx+b的b是一样的
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes(Axes3D(fig))
ax.plot_surface(W, I, Z=MSE_data)总的实验代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
class LinearModel:
@staticmethod
def forward(w, x):
return w * x
@staticmethod
def forward_with_intercept(w, x, b):
return w * x + b
@staticmethod
def get_loss(w, x, y_origin, exp=2, b=None):
if b:
y = LinearModel.forward_with_intercept(w, x, b)
else:
y = LinearModel.forward(w, x)
return pow(y_origin - y, exp)
def test_2d():
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]
weight_data = []
MSE_data = []
# 设定实验的权重范围
for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1):
weight_data.append(w)
loss_total = 0
# 计算每个权重在数据集上的MSE平均平方方差
for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
loss_total += LinearModel.get_loss(w, x_val, y_val)
MSE_data.append(loss_total / len(x_data))
# 绘图
plt.xlabel("weight")
plt.ylabel("MSE")
plt.plot(weight_data, MSE_data)
plt.show()
def test_3d():
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [5.0, 8.0, 11.0]
weight_data = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
intercept_data = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
W, I = np.meshgrid(weight_data, intercept_data)
MSE_data = []
# 设定实验的权重范围 循环要先写截距的 meshgrid 的返回第二个是相当于41*41 同一行值相同 ，要在第二层循环去遍历权重
for intercept in intercept_data:
MSE_data_tmp = []
for w in weight_data:
loss_total = 0
# 计算每个权重在数据集上的MSE平均平方方差
for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
loss_total += LinearModel.get_loss(w, x_val, y_val, b=intercept)
MSE_data_tmp.append(loss_total / len(x_data))
MSE_data.append(MSE_data_tmp)
MSE_data = np.array(MSE_data)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes(Axes3D(fig))
ax.plot_surface(W, I, Z=MSE_data)
plt.xlabel("weight")
plt.ylabel("intercept")
plt.show()
if __name__ == '__main__':
test_2d()
test_3d()
到此这篇关于pytorch实践线性模型3d的文章就介绍到这了,更多相关pytorch线性模型内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！