使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数
本博客写一个小例子，使用 pytorch 来编写一个神经网络来拟合 sin 函数
废话少说，直接上代码：
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data import TensorDataset
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch
# 准备数据
x=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,400)
y=np.sin(x)
# 将数据做成数据集的模样
X=np.expand_dims(x,axis=1)
Y=y.reshape(400,-1)
# 使用批训练方式
dataset=TensorDataset(torch.tensor(X,dtype=torch.float),torch.tensor(Y,dtype=torch.float))
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=100,shuffle=True)
# 神经网络主要结构，这里就是一个简单的线性结构
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.net=nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=1,out_features=10),nn.ReLU(),
nn.Linear(10,100),nn.ReLU(),
nn.Linear(100,10),nn.ReLU(),
nn.Linear(10,1)
)
def forward(self, input:torch.FloatTensor):
return self.net(input)
net=Net()
# 定义优化器和损失函数
optim=torch.optim.Adam(Net.parameters(net),lr=0.001)
Loss=nn.MSELoss()
# 下面开始训练：
# 一共训练 1000次
for epoch in range(1000):
loss=None
for batch_x,batch_y in dataloader:
y_predict=net(batch_x)
loss=Loss(y_predict,batch_y)
optim.zero_grad()
loss.backward()
optim.step()
# 每100次 的时候打印一次日志
if (epoch+1)%100==0:
print("step: {0} , loss: {1}".format(epoch+1,loss.item()))
# 使用训练好的模型进行预测
predict=net(torch.tensor(X,dtype=torch.float))
# 绘图展示预测的和真实数据之间的差异
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y,label="fact")
plt.plot(x,predict.detach().numpy(),label="predict")
plt.title("sin function")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")
plt.legend()
plt.savefig(fname="result.png",figsize=[10,10])
plt.show()
输出结果：
step: 100 , loss: 0.06755948066711426
step: 200 , loss: 0.003788222325965762
step: 300 , loss: 0.0004728269996121526
step: 400 , loss: 0.0001810075482353568
step: 500 , loss: 0.0001108720971387811
step: 600 , loss: 6.29749265499413e-05
step: 700 , loss: 3.707894938997924e-05
step: 800 , loss: 0.0001250380591955036
step: 900 , loss: 3.0654005968244746e-05
step: 1000 , loss: 4.349641676526517e-05
输出图像：
作者：假装很坏的谦谦君
