PyTorch分类识别例子

伍迪艾伦学Python

于 2022-05-12 20:50:41 发布

阅读量629

点赞数

文章标签： pytorch 分类深度学习

本文链接：https://blog.csdn.net/pppython123/article/details/124739136

版权

PyTorch是很受欢迎的机器学习库，对应库名为torch；

'''使用torch识别简单正态曲线'''
import torch
import numpy as np
from scipy.stats import norm

def create_norm_zero(x_num):
    x_base = np.linspace(-6, 6, 100)*x_num
    y_base = np.linspace(-3, 3, 100)
    y_show = norm.pdf(x_base)/np.max(norm.pdf(y_base))
    return [y_show*20]

def create_norm_data():
    a = []
    norm_data = []
    for i in range(1):
        num = (i + 1) * 0.23 + 1
        norm_data.append(create_norm_zero(num))
    a.append(norm_data)
    a = np.array(a)    
    return a

a = torch.ones(1,1,1,100)    
b = create_norm_data()    
c = torch.from_numpy(b)    
x = torch.cat((c, a), 1).type(torch.FloatTensor)  
y_t = torch.ones(1,1,50)    
y_f = torch.zeros(1,1,50)
y = torch.cat((y_t, y_f), -1).type(torch.LongTensor)

上段为生成训练数据部分，下段为定义模型、训练模型部分；