一、画个图（跟主题无关哈）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

m =200 
X =np.random.randn(2,m) #产生2*200 高斯分布 均值为0 方差为1 

Y = (X[0,:]>0)*(X[1,:]>0)*1.0 + (X[0,:]<0)*(X[1,:]<0)

**#可视化 jupyter notebook环境下
%matplotlib inline 
plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap = plt.cm.Spectral) #**

2 搭建多层神经网络

2.1 导入库

import torch 
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
import torch.nn.functional as F
import math
%matplotlib inline

2.2 读取数据集

Pima-Indians-Diabetes数据集，github可搜到

import pandas as pd
xy = pd.read_csv('diabetes.csv',delimiter=',',dtype= np.float32)
#print(xy.head())
xy_numpy = xy.to_numpy() #pandas 转维numpy 为了后面numpy转tensor
x = xy_numpy[:,0:-1] # x为 768*8
y = xy_numpy[:,-1].reshape(-1,1) #为了让其shape为 768*1 ，而不是768

numpy转Tensor

x_data = torch.Tensor(torch.from_numpy(x)) #注意此处的Tensor 若由numpy转换过来 numpy的dtype须为np.float32或其他float类型
y_data = torch.Tensor(torch.from_numpy(y))

查看数据维度

print(x_data.data.shape)
print(y_data.data.shape)

torch.Size([768, 8])
torch.Size([768, 1])

2.3 搭建多层神经网络

三层神经网络：（我的这个还加了两个dropout层和要给sigmoid层）此图只是为了表示三层Linear示意图 见下面代码（另外的dropout和sigmoid层未画）

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model,self).__init__()
        # 定义多层神经网络
        self.fc1 = torch.nn.Linear(8,6)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(6,4)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(4,1)
    
    def forward(self,x):
        x = F.relu(self.fc1(x))            # 8->6  第一层：
        x = F.dropout(x,p=0.5)             #dropout 1 
        x = F.relu(self.fc2(x))            #-6->4   第二层
        x = F.dropout(x,p=0.5)             # dropout 2
        y_pred = torch.sigmoid(self.fc3(x))         # 4->1 ->sigmoid  第三层+sigmoid层
        # warnings.warn("nn.functional.sigmoid is deprecated. Use torch.sigmoid instead."
        return y_pred

自定义权重初始化函数

def weight_init(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find('Linear')!= -1:
        print("hi")
        m.weight.data = torch.randn(m.weight.data.size()[0],m.weight.data.size()[1])
        m.bias.data = torch.randn(m.bias.data.size()[0])

2.4 实例化类

model = Model()
model.apply(weight_init)

2.5 定义损失函数及优化器

criterion  = torch.nn.BCELoss() #定义损失函数 binary corsstropy
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01) #学习率设置为0.01,学习率为超参数 ，可以自己设置
Loss = []
print(x.shape)

out:

(768, 8)

2.6 训练

for epoch in range(2000):
    y_pred = model(x_data)
    #计算误差
    loss = criterion(y_pred,y_data)
    #
    #prin(loss.item())
    Loss.append(loss.item())
    #每迭代1000次打印Lost并记录
    if epoch%100 == 0:
        print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, 2000, loss.item()))
    #梯度清零
    optimizer.zero_grad()
    #反向传播
    loss.backward()
    #更新梯度
    optimizer.step()

由于预测的是概率 所以需要将y_pred的值转化为和y_data一致类型的。
y_data 为1或0（浮点数） 对于二分类，sigmoid函数值大于0.5时为1， 小于0.5时为0。

for i in range(len(y_pred)):
    if(y_pred[i]>0.5):
        y_pred[i] = 1.0
    else:
        y_pred[i] = 0.0
#print(y_pred)
type(y_pred)

准确率：

(y_pred == y_data).sum().item()/len(y_data) # torch.Tensor.sum()函数

out:

0.6536458333333334