1.代码

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F#1.prepare dataset
xy=np.loadtxt('E:\深度学习\PyTorch深度学习实践\diabetes.csv.gz',delimiter=',',dtype=np.float32)
x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])
y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])#2.define model
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()   #无参数def forward(self,x):x=self.activate(self.linear1(x))x=self.activate(self.linear2(x))x=F.sigmoid(self.linear3(x))return xmodel=Model()#3.construct loss and optimizer
criterion=torch.nn.BCELoss(size_average=True)
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)epoch_list=[epoch for epoch in range(1000)]
loss_list=[]#4.training cycle
for epoch in range(1000):#forwardy_pred=model(x_data)loss=criterion(y_pred,y_data)loss_list.append(loss.item())print(epoch,'loss=',loss.item())#backwardoptimizer.zero_grad()loss.backward()#updateoptimizer.step()plt.plot(epoch_list,loss_list)
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.show()

2.运行结果

2.1 激活函数为ReLU

2.1.1 优化器为SGD

2.1.2优化器为Adam

2.2 激活函数为Sigmoid

2.2.1 优化器为SGD

2.2.2 优化器为Adam

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