使用pytorch实现鸢尾花的分类——BP神经网络
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用户6719124
发布于 2019-11-17 15:37:44
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前文我们使用机器学习法实现了鸢尾花的分类，
本文介绍使用Pytorch中的交叉熵算法来实现分类问题。
构建出的模型类型大致为
上图构建的输入层+2个隐藏层+输出层，共计4层结构的神经网络。
因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析，本文先介绍使用BP神经网络进行分析。
先读取数据，并将数据分类：
from sklearn import datasets
dataset = datasets.load_iris()
data = dataset['data']
iris_type = dataset['target']
print(data)
print(iris_type)这里将data（输出5行）和iris_type输出一下
[[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]为计算需求 这里要将数据转换为Tensor模式
input = torch.FloatTensor(dataset['data'])
print(input)
label = torch.LongTensor(dataset['target'])
print(label)分别输出为
tensor([[5.1000, 3.5000, 1.4000, 0.2000],
[4.9000, 3.0000, 1.4000, 0.2000],
[4.7000, 3.2000, 1.3000, 0.2000],
[4.6000, 3.1000, 1.5000, 0.2000],
[5.0000, 3.6000, 1.4000, 0.2000]])
tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])引入pytorch工具包 构建BP网络
import torch.nn.functional as Fun
# 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)
self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
def forward(self,x):
x = Fun.relu(self.hidden(x))
x = self.out(x)
return x选定网络、优化器和损失函数
net = Net(n_feature=4, n_hidden=20, n_output=3)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.05)
# SGD:随机梯度下降法
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss
# 设定损失函数开始训练数据
for i in range(1000):
out = net(input)
loss = loss_func(out, label)
# 输出与label对比
optimizer.zero_grad()
# 初始化
loss.backward()
optimizer.step()开始输出数据
out = net(input)
# out是一个计算矩阵
prediction = torch.max(out, 1)[1]
pred_y = prediction.numpy()
# 预测y输出数列
target_y = label.data.numpy()
# 实际y输出数据输出正确率
正确率为: 0.98该正确率明显高于前面的机器学习预测的正确率。
后续还将介绍使用其他方法进行预测。
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原始发表：2019-09-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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