李沐深度学习-多项式函数拟合试验

本文介绍: 【代码】李沐深度学习-多项式函数拟合试验。

import torch
import numpy as np
import sys

sys.path.append("路径")
import d2lzh_pytorch as d2l

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-----------------------------生成人工数据集
样本数n=200
特征数=3
三阶多项式y=1.2x-3.4x^2+5.6x^3+5+ε
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n_train, n_test, true_w, true_b = 100, 100, [1.2, -3.4, 5.6], 5
sample_features = torch.randn(n_train + n_test, 1)  # 200x1   单算的一个特征
poly_sample_features = torch.cat((sample_features, torch.pow(sample_features, 2), torch.pow(sample_features, 3)),
                                 dim=1)  # 组合成3个特征
# 因为poly_features取列的元素时，没有对列加[]限制，所以取出来的值不保有原来的维度，而是成为了一维张量，所以labels相应的也是一维张量
labels = true_w[0] * poly_sample_features[:, 0] + true_w[1] * poly_sample_features[:, 1] + true_w[
    2] * poly_sample_features[:, 2] + true_b
labels += torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (labels.size())), dtype=torch.float)  # 以上是为了得到真实labels

# print(poly_sample_features, 'n', poly_sample_features[:2], 'n', poly_sample_features[:, 2],
# 'n', poly_sample_features[:, :2])

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-----------------------------------------------------定义，训练和测试模型
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# 尝试使用不同复杂度的模型来拟合生成的数据集
num_epochs, loss = 100, torch.nn.MSELoss()

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以下函数思路设计：
    1. 参数传入训练数据集样本，测试数据集样本，训练标签，测试标签
    2. 设计网络，网络输入特征计算格式
    3. 设计数据读取，读取训练数据集
    4. 循环更新迭代步骤，目的是为了优化w，b
    5. 循环外使用全批量训练数据集和测试数据集，在已经更新好的w，b的基础上进行损失计算
    6. 画图
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def fit_and_plot(train_features, test_features, train_labels, test_labels, label):
    net = torch.nn.Linear(train_features.shape[-1], 1)
    # Linear 自动初始化了模型参数
    batch_size = min(10, train_labels.shape[0])
    dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_features, train_labels)
    train_iter = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True)

    optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
    train_ls, test_ls = [], []
    for _ in range(num_epochs):
        for X, y in train_iter:  # 里面的循环作用只是为了更迭模型参数
            y_hat = net(X)
            l = loss(y_hat, y.view(y_hat.size()))  # 计算每一批的平均损失
            optimizer.zero_grad()
            l.backward()
            optimizer.step()
        train_labels = train_labels.view(-1, 1)
        test_labels = test_labels.view(-1, 1)  # 做这一步形状改变，是为了接下来的循环外的损失计算，损失计算时要求形状相同
        train_ls.append(loss(net(train_features), train_labels).item())  # 一个循环周期后记录一次更新后的参数的损失表现
        test_ls.append(loss(net(test_features), test_labels).item())  # 直接一整个没有分批量就进行了损失计算，使用的是最新的w，b
    print(f'final epoch: train loss', train_ls[-1], 'test loss', test_ls[-1])
    d2l.semilogy(range(1, num_epochs + 1), train_ls, 'epochs', 'loss', label,
                 range(1, num_epochs + 1), test_ls, ['train', 'test'])
    print('weight:', net.weight.data,
          'nbias:', net.bias.data)


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-----------------------------------------------------------------三阶多项式函数拟合（正常）
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fit_and_plot(poly_sample_features[:n_train, :], poly_sample_features[n_train:, :], labels[:n_train], labels[n_train:],
             '正常')

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----------------------------------------------------------------线性函数拟合（欠拟合）
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# 使用的三阶多项式生成的数据标签，但是训练用的数据集是单特征的数据集，而不是三特征的数据集，这样模型就是线性模型，而不是非线性模型
# labels 还是一维张量形状
fit_and_plot(sample_features[:n_train, :], sample_features[n_train:, :], labels[:n_train], labels[n_train:], '欠拟合')

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----------------------------------------------------------------训练样本不足（过拟合）
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fit_and_plot(poly_sample_features[0:2, :], poly_sample_features[:n_train, :], labels[0:2], labels[:n_train], '过拟合')