pytorch iris分类

pytorch iris分类

您可能是在寻找如何使用PyTorch对Iris数据集进行分类的方法。然而，代码"iris_multi-classfication.py"并不是实现Iris数据集分类的正确方式。这是因为该代码片段导入了许多库，但并没有具体实现分类算法。

下面是一个基本的示例，说明如何使用PyTorch对Iris数据集进行多类分类：

首先，我们需要加载数据：

python

复制代码

from sklearn.datasets import load_iris

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 加载iris数据集

iris = load_iris()

X, y = iris.data, iris.target

然后，我们需要将数据划分为训练集和测试集：

python

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from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们定义我们的神经网络模型。这里我们使用一个简单的多层感知器（MLP）：

python

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import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):

def __init__(self):

super(MLP, self).__init__()

self.hidden = nn.Linear(4, 10) # 输入层到隐藏层的线性变换，隐藏层大小为10

self.predict = nn.Linear(10, 3) # 隐藏层到输出层的线性变换，输出层大小为3，对应iris的三个分类

def forward(self, x):

x = torch.relu(self.hidden(x)) # 使用ReLU作为激活函数

x = self.predict(x) # 输出层的线性变换

return x

然后，我们需要定义损失函数和优化器：

python

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import torch.nn.functional as F

from torch import optim

# 定义损失函数，这里使用交叉熵损失函数

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器，这里使用随机梯度下降优化器

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) 接下来，我们训练我们的模型：

python

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for epoch in range(100): # 循环遍历整个数据集多次，这里我们设定为100次

# 前向传播：计算预测值与真实值之间的损失函数的值

outputs = model(X_train)

loss = criterion(outputs, y_train)

# 反向传播：根据损失函数的值调整模型参数

optimizer.zero_grad() # 清空过去的梯度缓存，否则会重复累积梯度，导致模型训练效果不佳。每次迭代前都需要清空。

loss.backward() # 计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传

播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值反向传播：计算梯度值 # PyTorch中的`backward()`会自动计算出当前张量的梯度和累计所有的梯度到模型参数中。这里没有用到`backward()`函数，是因为`loss`是直接从`outputs`中得到的损失，所以直接调用`loss.backward()`即可。# PyTorch中的`backward()`会自动计算出当前张量的梯度和累计所有的梯度到模型参数中。这里没有用到`backward()`函数，是因为`loss`是直接从`outputs`中得到的损失，所以直接调用`loss.backward()`即可。 # PyTorch中的`backward()`会自动计算出当前张量的梯度和累计所有的梯度到模型参数中。这里没有用到`backward()`函数，是因为`loss`是直接从`outputs`中得到的损失，所以直接调用`loss.backward()`即可。 # PyTorch中的`backward()`会自动计算出当前张量的梯度和累计所有的梯度到