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pytorch + visdom 处理简单分类问题的示例
环境
系统 ： win 10
显卡：gtx965m
cpu ：i7-6700HQ
python 3.61
pytorch 0.3
包引用
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import visdom
import time
from torch import nn,optim
数据准备
use_gpu = True
ones = np.ones((500,2))
x1 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones),2)
y1 = torch.zeros(500)
x2 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones*[-1,1]),2)
y2 = y1 +1
x3 = torch.normal(-6*torch.from_numpy(ones),2)
y3 = y1 +2
x4 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones*[1,-1]),2)
y4 = y1 +3
x = torch.cat((x1, x2, x3 ,x4), 0).float()
y = torch.cat((y1, y2, y3, y4), ).long()
可视化如下看一下：
visdom可视化准备
先建立需要观察的windows
viz = visdom.Visdom()
colors = np.random.randint(0,255,(4,3)) #颜色随机
#线图用来观察loss 和 accuracy
line = viz.line(X=np.arange(1,10,1), Y=np.arange(1,10,1))
#散点图用来观察分类变化
scatter = viz.scatter(
X=x,
Y=y+1,
opts=dict(
markercolor = colors,
marksize = 5,
legend=["0","1","2","3"]),)
#text 窗口用来显示loss 、accuracy 、时间
text = viz.text("FOR TEST")
#散点图做对比
viz.scatter(
X=x,
Y=y+1,
opts=dict(
markercolor = colors,
marksize = 5,
legend=["0","1","2","3"]
),
)
效果如下：
逻辑回归处理
输入2，输出4
logstic = nn.Sequential(
nn.Linear(2,4)
)
gpu还是cpu选择：
if use_gpu:
gpu_status = torch.cuda.is_available()
if gpu_status:
logstic = logstic.cuda()
# net = net.cuda()
print("###############使用gpu##############")
else : print("###############使用cpu##############")
else:
gpu_status = False
print("###############使用cpu##############")
优化器和loss函数：
loss_f = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_l = optim.SGD(logstic.parameters(), lr=0.001)
训练2000次：
start_time = time.time()
time_point, loss_point, accuracy_point = [], [], []
for t in range(2000):
if gpu_status:
train_x = Variable(x).cuda()
train_y = Variable(y).cuda()
else:
train_x = Variable(x)
train_y = Variable(y)
# out = net(train_x)
out_l = logstic(train_x)
loss = loss_f(out_l,train_y)
optimizer_l.zero_grad()
loss.backward()
optimizer_l.step()
训练过成观察及可视化：
if t % 10 == 0:
prediction = torch.max(F.softmax(out_l, 1), 1)[1]
pred_y = prediction.data
accuracy = sum(pred_y ==train_y.data)/float(2000.0)
loss_point.append(loss.data[0])
accuracy_point.append(accuracy)
time_point.append(time.time()-start_time)
print("[{}/{}] | accuracy : {:.3f} | loss : {:.3f} | time : {:.2f} ".format(t + 1, 2000, accuracy, loss.data[0],
time.time() - start_time))
viz.line(X=np.column_stack((np.array(time_point),np.array(time_point))),
Y=np.column_stack((np.array(loss_point),np.array(accuracy_point))),
win=line,
opts=dict(legend=["loss", "accuracy"]))
#这里的数据如果用gpu跑会出错，要把数据换成cpu的数据 .cpu()即可
viz.scatter(X=train_x.cpu().data, Y=pred_y.cpu()+1, win=scatter,name="add",
opts=dict(markercolor=colors,legend=["0", "1", "2", "3"]))
viz.text("

accuracy : {}

"
"loss : {:.4f}

time : {:.1f}

"
.format(accuracy,loss.data[0],time.time()-start_time),win =text)
我们先用cpu运行一次，结果如下：
然后用gpu运行一下，结果如下：
发现cpu的速度比gpu快很多，但是我听说机器学习应该是gpu更快啊，百度了一下，知乎上的答案是：
我的理解就是gpu在处理图片识别大量矩阵运算等方面运算能力远高于cpu，在处理一些输入和输出都很少的，还是cpu更具优势。
添加神经层：
net = nn.Sequential(
nn.Linear(2, 10),
nn.ReLU(), #激活函数
nn.Linear(10, 4)
)
添加一层10单元神经层，看看效果是否会有所提升：
使用cpu：
使用gpu：
比较观察，似乎并没有什么区别，看来处理简单分类问题（输入，输出少）的问题，神经层和gpu不会对机器学习加持。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持中文源码网。