softmax回归模型——pytroch版

import torch
from IPython import display
from d2l import torch as d2l
# from d2l.mxnet import Accumulator

batch_size = 256
# 每次读256张图片,返回训练iter和测试iter
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

num_inputs = 784
num_outputs = 10
w = torch.normal(0,0.01,size=(num_inputs,num_outputs),requires_grad=True)
b = torch.zeros(num_outputs,requires_grad=True)

def softmax(x):
    x_exp = torch.exp(x)
    # 按行加和,保持维度不变
    partition = x_exp.sum(1,keepdim=True)
    # 应用广播机制
    return x_exp/partition

# 实现softmax回归模型
def net(x):
    return softmax(torch.matmul(x.reshape((-1,w.shape[0])),w)+b)

y = torch.tensor([0, 2])
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])
# 实现交叉熵损失函数
def cross_entropy(y_hat,y):
    print(len(y_hat))
    print(range(len(y_hat)))
    return -torch.log(y_hat[range(len(y_hat)),y])

cross_entropy(y_hat,y)

def accuracy(y_hat,y):
    """计算机预测正确的数量"""
    if len(y_hat.shape)>1 and y_hat.shape[1]>1:
        # 取概率最大的值,也就是最可能的预测
        y_hat = y_hat.argmax(axis=1)
    # 将y_hat的数据类型转成y的数据类型,再作比较
    cmp = y_hat.type(y.dtype) == y
    return float(cmp.type(y.dtype).sum())
# 找出预测正确的样本数/样本的总数得到正确的概率
right_lr = accuracy(y_hat,y) / len(y)
print(right_lr)

# Accumulator实例中创建了2个变量,用于分别存储正确预测的数量和预测的总数量
class Accumulator:
    """在n个变量上累加"""
    def __init__(self,n):
        self.data = [0.0]*n
    def add(self,*args):
        self.data = [a+float(b) for a,b in zip(self.data,args)]
    def reset(self):
        self.data = [0.0] * len(self.data)
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 评估任意模型net的准确率
def evaluate_accuracy(net,data_iter):
    """计算在指定数据集上模型的精度"""
    if isinstance(net,torch.nn.Module):
        net.eval() #将模型设置为评估模式
    metric = Accumulator(2) #正确预测数 预测总数,迭代器
    for x,y in data_iter:
        # 把数据放到迭代器中
        metric.add(accuracy(net(x),y),y.numel())
    return metric[0]/metric[1]

# if __name__ == '__main__':
#     # 预测值
#     evl = evaluate_accuracy(net,test_iter)
#     print(evl)


def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):
    # 将模型设置为训练模式
    if isinstance(net, torch.nn.Module):
        net.train()
    # 训练损失总和、训练准确度总和、样本数
    metric = Accumulator(3)
    for X, y in train_iter:
        # 计算梯度并更新参数
        y_hat = net(X)
        l = loss(y_hat, y)
        if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):
            # 使用PyTorch内置的优化器和损失函数
            updater.zero_grad()
            l.mean().backward()
            updater.step()
        else:
            # 使用定制的优化器和损失函数
            l.sum().backward()
            updater(X.shape[0])
        metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())
    # 返回训练损失和训练精度
    return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]

"""
class Animator:
    # 在动画中绘制数据
    def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
                 ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',
                 fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1,
                 figsize=(3.5, 2.5)):
        # 增量地绘制多条线
        if legend is None:
            legend = []
        d2l.use_svg_display()
        self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)
        if nrows * ncols == 1:
            self.axes = [self.axes, ]
        # 使用lambda函数捕获参数
        self.config_axes = lambda: d2l.set_axes(
            self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)
        self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts

    def add(self, x, y):
        # 向图表中添加多个数据点
        if not hasattr(y, "__len__"):
            y = [y]
        n = len(y)
        if not hasattr(x, "__len__"):
            x = [x] * n
        if not self.X:
            self.X = [[] for _ in range(n)]
        if not self.Y:
            self.Y = [[] for _ in range(n)]
        for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):
            if a is not None and b is not None:
                self.X[i].append(a)
                self.Y[i].append(b)
        self.axes[0].cla()
        for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):
            self.axes[0].plot(x, y, fmt)
        self.config_axes()
        display.display(self.fig)
        display.clear_output(wait=True)
"""

def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater):
    # animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0.3, 0.9],
    #                     legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    for epoch in range(num_epochs):
        train_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater)
        test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter)
        # animator.add(epoch + 1, train_metrics + (test_acc,))
    train_loss, train_acc = train_metrics
    assert train_loss < 0.5, train_loss
    assert train_acc <= 1 and train_acc > 0.7, train_acc
    assert test_acc <= 1 and test_acc > 0.7, test_acc

lr = 0.1

def updater(batch_size):
    return d2l.sgd([w, b], lr, batch_size)

def predict_ch3(net, test_iter, n=6):
    """预测标签（定义见第3章）"""
    for X, y in test_iter:
        break
    trues = d2l.get_fashion_mnist_labels(y)
    preds = d2l.get_fashion_mnist_labels(net(X).argmax(axis=1))
    titles = [true +'\n' + pred for true, pred in zip(trues, preds)]
    # d2l.show_images(
    #     X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])

if __name__ == '__main__':
    predict_ch3(net, test_iter)
    num_epochs = 10
    train_res = train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, updater)
    print(train_res)

 运行结果

2
range(0, 2)
0.5
2
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0.5
2
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