刘二PyTorch深度学习(一作业)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 设函数y=2x+1x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [3.0, 5.0, 7.0]# 定义函数
def forward(x):return x * w + bdef loss(x, y):y_pred = forward(x)return (y_pred - y) ** 2# 定义三个数组,分别放w,b,mse
w_list = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
b_list = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
[w, b] = np.meshgrid(w_list, b_list)
mse_list = []
loss_sum = 0# 循环执行方法
for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):y_pred_val = forward(x_val)loss_val = loss(x_val, y_val)loss_sum += loss_valprint('\n', x_val, y_val, loss_val)mse_list.append(loss_sum / 3)print(f'MES={loss_sum / 3}')# 3D 图
figure = plt.figure()
ax = Axes3D(figure)
ax.plot_surface(w, b, loss_sum / 3)
plt.show()
注意:
1、np.meshgrid用来画3D图形的,参数是数组,返回值也是数组
2、Axes3D的包为:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
3、zip(x_data,y_data):是将这两个数组对应的纵坐标重新组合成多个数组
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*zipped) # 与 zip 相反,*zipped 可理解为解压,返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
刘二PyTorch深度学习(一作业)相关推荐
- 【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之SoftmaxClassifier-代码理解与实现(8/9)
这是刘二大人系列课程笔记的倒数第二个博客了,介绍的是多分类器的原理和代码实现,下一个笔记就是basicCNN和advancedCNN了: 写在前面: 这节课的内容,主要是两个部分的修改: 一是数据集: ...
- PyTorch深度学习实践(b站刘二大人)P6讲 逻辑斯蒂回归 Logistic Regression
1.分类任务的数据集 ① The MNIST Dataset:handwritten digits Training set: 60,000 examples, Test set: 10,000 ex ...
- 刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P6 逻辑斯蒂回归
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P6 逻辑斯蒂回归 P6 逻辑斯蒂回归 1.torchversion 提供的数据集 2.基本概念 3.代码实现 P6 逻辑斯蒂回归 1.torchversi ...
- 【刘二大人】PyTorch深度学习实践
文章目录 一.overview 1 机器学习 二.Linear_Model(线性模型) 1 例子引入 三.Gradient_Descent(梯度下降法) 1 梯度下降 2 梯度下降与随机梯度下降(SG ...
- PyTorch 深度学习实践 GPU版本B站 刘二大人第11讲卷积神经网络(高级篇)GPU版本
第11讲 卷积神经网络(高级篇) GPU版本源代码 原理是基于B站 刘二大人 :传送门PyTorch深度学习实践--卷积神经网络(高级篇) 这篇基于博主错错莫:传送门 深度学习实践 第11讲博文 仅在 ...
- 【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之BasicCNN Advanced CNN -代码理解与实现(9/9)
这是刘二大人系列课程笔记的 最后一个笔记了,介绍的是 BasicCNN 和 AdvancedCNN ,我做图像,所以后面的RNN我可能暂时不会花时间去了解了: 写在前面: 本节把基础个高级CNN放在一 ...
- 笔记|(b站)刘二大人:pytorch深度学习实践(代码详细笔记,适合零基础)
pytorch深度学习实践 笔记中的代码是根据b站刘二大人的课程所做的笔记,代码每一行都有注释方便理解,可以配套刘二大人视频一同使用. 用PyTorch实现线性回归 # 1.算预测值 # 2.算los ...
- 【PyTorch深度学习实践 | 刘二大人】B站视频教程笔记
资料 [参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili] [参考 分类专栏:PyTorch 深度学习实践_错错莫的博客-CSDN博客] 全[参考 分类专栏:PyT ...
- 【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人课程笔记——目录与索引(已完结)
从有代码的课程开始讨论 [Pytorch深度学习实践]B站up刘二大人之LinearModel -代码理解与实现(1/9) [Pytorch深度学习实践]B站up刘二大人之 Gradient Desc ...
最新文章
- Pytorch中多GPU训练指北
- 性能调优常见问题与方案
- Python入门100题 | 第033题
- 【Avalon】绑定块(监听器):管理每一个绑定
- B-、B树详解及模拟实现
- org.tinygroup.databasebuinstaller-数据库结构及元数据自动创建
- [2020多校A层12.3]虚构推理(语言/二分/数据结构)
- Linux安装中文字体_宋体
- 使用 Lagrange Multiplier解决带有一个条件限制的最优解问题
- linux学习笔记十一(LVM基础)
- IntelliJ IDEA常见问题解决办法汇总
- 今天母亲节,作为程序员,我是这样表达爱的……
- 2.6亿孤独灵魂能否听出一座喜马拉雅
- java jacob更新目录,jacob更新word目录
- 软件技术部python培训
- 数说热点 | 跟着《长月烬明》起飞,今年各地文旅主打的就是一个听劝
- 《尚硅谷30天入门Java》学习笔记1
- 爬取企查查和boss直聘数据
- 如何理解代码覆盖率?
- 医疗机构内新型冠状病毒感染预防与控制技术指南(第二版)
热门文章
- StirMarkBenchmark——图像攻击软件简介资源
- python实现dnf自动刷怪_【python】模拟打怪游戏:怪兽(monster),玩家(hero)
- web迅雷下载显示不了的解决办法
- 隐函数及由参数方程确定的函数的导数 相关变换率
- 连锁行业如何选购会员管理软件
- 阿里云与气象局达成合作 深挖气象大数据商业价值
- Java 在Word文档中添加艺术字
- JMeter 5.0 + InfluxDB + Grafana 性能测试监控平台(Windows平台)
- (设计模式十)java设计模式之桥接模式
- 推荐一个经济学方面的论坛:人大经济论坛