搭建简单的神经网络——使用pytorch实现鸢尾花的分类_pytorch鸢尾花分类 kme

最近写毕业论文,看到网上的pytorch入门nn方法乱七八糟,遂写了本篇方法,好让更多的人可以使用pytorch实现简单的神经网络方法.

# version:python 3.7.9      pytorch :1.7.0
# function:利用神经网络进行鸢尾花分类

import numpy as np
import torch
from collections import Counter
from sklearn import datasets
import torch.nn.functional as Fun
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1.数据准备

# 1. 数据准备
dataset = datasets.load_iris()
dataut=dataset['data']
priciple=dataset['target']
input=torch.FloatTensor(dataset['data'])
label=torch.LongTensor(dataset['target'])

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莺尾花数据展示：

2. 定义BP神经网络

# 2. 定义BP神经网络
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 定义隐藏层网络
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # 定义输出层网络

    def forward(self, x):
        x = Fun.relu(self.hidden(x))      # 隐藏层的激活函数,采用relu,也可以采用sigmod,tanh
        x = self.out(x)                   # 输出层不用激活函数
        return x
    
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3. 定义优化器和损失函数

# 3. 定义优化器和损失函数
net = Net(n_feature=4, n_hidden=20, n_output=3)    #n_feature:输入的特征维度,n_hiddenb:神经元个数,n_output:输出的类别个数
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02) # 优化器选用随机梯度下降方式
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 对于多分类一般采用的交叉熵损失函数,

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4. 训练网络

# 4. 训练网络
for t in range(500):
    out = net(input)                 # 输入input,输出out
    loss = loss_func(out, label)     # 输出与label对比
    optimizer.zero_grad()   # 梯度清零
    loss.backward()         # 前馈操作
    optimizer.step()        # 使用梯度优化器
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5. 得出结果

# 5. 得出结果
out = net(input) #out是一个计算矩阵，可以用Fun.softmax(out)转化为概率矩阵
prediction = torch.max(out, 1)[1] # 返回index  0返回原值
pred_y = prediction.data.numpy()
target_y = label.data.numpy()
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6.衡量准确率

# 6.衡量准确率
accuracy = float((pred_y == target_y).astype(int).sum()) / float(target_y.size)
print("莺尾花预测准确率",accuracy)
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7.完整代码如下：

# version:python 3.7.9      pytorch :1.7.0
# function:利用神经网络进行鸢尾花分类

import numpy as np
import torch
from collections import Counter
from sklearn import datasets
import torch.nn.functional as Fun

# 1. 数据准备
dataset = datasets.load_iris()
dataut=dataset['data']
priciple=dataset['target']
input=torch.FloatTensor(dataset['data'])
label=torch.LongTensor(dataset['target'])

# 2. 定义BP神经网络
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 定义隐藏层网络
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # 定义输出层网络

    def forward(self, x):
        x = Fun.relu(self.hidden(x))      # 隐藏层的激活函数,采用relu,也可以采用sigmod,tanh
        x = self.out(x)                   # 输出层不用激活函数
        return x

# 3. 定义优化器损失函数
net = Net(n_feature=4, n_hidden=20, n_output=3)    #n_feature:输入的特征维度,n_hiddenb:神经元个数,n_output:输出的类别个数
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02) # 优化器选用随机梯度下降方式
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 对于多分类一般采用的交叉熵损失函数,

# 4. 训练数据
for t in range(500):
    out = net(input)                 # 输入input,输出out
    loss = loss_func(out, label)     # 输出与label对比
    optimizer.zero_grad()   # 梯度清零
    loss.backward()         # 前馈操作
    optimizer.step()        # 使用梯度优化器

# 5. 得出结果
out = net(input) #out是一个计算矩阵，可以用Fun.softmax(out)转化为概率矩阵
prediction = torch.max(out, 1)[1] # 返回index  0返回原值
pred_y = prediction.data.numpy()
target_y = label.data.numpy()

# 6.衡量准确率
accuracy = float((pred_y == target_y).astype(int).sum()) / float(target_y.size)
print("莺尾花预测准确率",accuracy)
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