在PyTorch中测试深层神经网络（图解） _深层神经网络

我们将使用精确的决策边界来绘制数据集, 这将区分我们的分类结果。在此, 我们还将测试模型。可以通过以下步骤来训练我们的模型：
步骤1：
【在PyTorch中测试深层神经网络（图解）】第一步, 我们定义一个函数plot_decision_boundary(), 其中包含两个参数, 即训练数据x和输出标签y。该函数将返回决策边界的轮廓图。

def plot_decision_boundary(x, y):

第2步：
在此步骤中, 我们定义一个可以正确跨越数据的网格。该过程首先定义数据集中x和y坐标的范围。 x_span和y_span将定义为等距的50个点

x_span=np.linspace(min(x[:, 0]), max(x[:, 0]))y_span=np.linspace(min(y[:, 1]), max(y[:, 1]))

第三步：
在下一步中, 我们将定义xx和yy变量。 xx和yy变量都存储一个方形的二维数组, 该数组将从numpy的meshgrid()函数获得。

xx, yy=np.meshgrid(x_span, y_span)

meshgrid()函数同时使用向量x_span和y_span作为参数。两个向量都包含50个元素, 此函数将返回二维的50 * 50矩阵。新添加的行将是x_span向量中原始行的重复副本, 并将返回到xx变量。 y_span的过程相同；它将返回二维的50 * 50矩阵, 其中新添加的列将是y_span向量中原始列的重复副本。该矩阵将返回yy变量。
步骤4：
借助于这些新创建的矩阵xx和yy, 我们将创建一个覆盖整个数据集的笛卡尔网格。为此, 我们首先必须使用ravel()方法将xx和yy矩阵一维转换。

print(xx.ravel(), yy.ravel())

步骤5：
现在, 我们将拥有50个x坐标, 并且要定义网格, 我们必须将这些数组以y列排列。这将在c_ []的帮助下完成。

grid=np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]

现在, 我们将使用torch.Tensor()将它们转换为张量。这会将50 * 50网格转换为张量数据。

grid=torch.Tensor(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

步骤5：
现在, 最终, 我们可以使用带有网格作为唯一参数的.forward()模型。通过将整个网格张量输入到model.forward()函数中, 经过训练的模型将测试我们的50 * 50网格内的所有点, 这将返回一个预测张量。

model.forward(grid)

这个预测表明任何给定点被标记为1的概率, 我们将把这个张量存储在变量pred_func中。

pred_func=model.forward(grid)

步骤5：
现在, 我们将把pred_func重塑为与原始xx和yy尺寸相同的尺寸形状。

z=pred_func.view(xx.shape).numpy()

这将产生一个错误；我们将使用分离方法, 该方法从梯度计算中排除任何子图, 该子图将与pred_fun中的值相关联。

z=pred_func.view(xx.shape).detach().numpy()

步骤6：
现在, 我们的下一步是将我们的预测结果链接到相应的坐标副本。为此, 我们将使用plt.contourf(), 它将使用xx, yy和z创建预测结果的轮廓图

plt.contourf(xx, yy, z)

步骤7：
现在, 我们将首先调用plot_decision_boundary()方法, 然后将调用我们先前定义的scatter_plot()方法。这将使我们的数据可视化为

plot_decision_boundary(x, y)scatter_plot()

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步骤8
我们将重新绘制拟合模型, 为此, 我们必须对将初始化的随机点进行预测。我们将通过两点来更好地理解

p1=torch.Tensor(0.25, 0.25])

步骤9
现在, 下一步是绘制该点以用于可视化目的, 以便我们可以确定该点位于1类还是0类中。

plt.plot(p1[0], p1[1], marker='o', markersize=5, color='red')

点p1最初是张量的形式, 因此我们通过类型转换将此点更改为numpy。

plt.plot(p1.numpy()[0], p1.numpy()[1], marker='o', markersize=5, color='red')

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步骤9
我们可以对这一点做出预测。我们将预测该点属于2类正区域的概率。我们知道所有橙色点均标记为1, 所有蓝色点均标记为0。因此, 概率确定为

print("Red point positive probability={}".format(model.forward(p1).item()))

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第10步
现在, 我们将返回到类初始化, 并创建一个称为predict的方法, 该方法具有一个参数。我们使用self.forward(x)来找到概率。如果概率大于0.5, 则返回1类, 否则返回0。

def predict(self, x): pred=self.forward(x)if pred> =0.5:return 1else:return 0

步骤11
最后, 我们将添加print语句, 该语句使用predict方法将类告知我们。

print("Red point in calss={}".format(model.predict(p1)))

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显然, 我们的模型可以顺利运行, 并使用随机数据为我们提供准确的结果。
完整的代码

import torchimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torch.nn as nnfrom sklearn import datasetsno_of_points=500x, y=datasets.make_circles(n_samples=no_of_points, random_state=123, noise=0.1, factor=0.2)xdata=http://www.srcmini.com/torch.Tensor(x)ydata=torch.Tensor(y)def scatter_plot():plt.scatter(x[y==0, 0], x[y==0, 1])plt.scatter(x[y==1, 0], x[y==1, 1])plt.show()class Deep_neural_network(nn.Module):def __init__(self, input_size, h1, output_size):super().__init__()self.linear=nn.Linear(input_size, h1)# input layer connect with hidden layer self.linear1=nn.Linear(h1, output_size)# hidden layer connect with output layerdef forward(self, x):x=torch.sigmoid(self.linear(x)) # Return the prediction x x=torch.sigmoid(self.linear1(x)) # Prediction will go through the next layer.return x# Returning final outputs def predict(self, z):pred=self.forward(z)if pred> =0.5:return 1else:return 0torch.manual_seed(2)model= Deep_neural_network(2, 4, 1) # 2 input nodes, 4 hidden nodes and 1 output nodeprint(list(model.parameters()))criterion=nn.BCELoss()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)epochs=1000losses=[]for i in range(epochs):ypred=model.forward(xdata)loss=criterion(ypred, ydata)print("epoch:", i, "loss:", loss.item())losses.append(loss)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()def plot_decision_boundary(x, y):x_span=np.linspace(min(x[:, 0]), max(x[:, 0]))y_span=np.linspace(min(x[:, 1]), max(x[:, 1]))xx, yy=np.meshgrid(x_span, y_span)grid=torch.Tensor(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])pred_func=model.forward(grid)z=pred_func.view(xx.shape).detach().numpy()plt.contourf(xx, yy, z)z1=0.25z2=0.25p1=torch.Tensor([z1, z2])plt.plot(p1.numpy()[0], p1.numpy()[1], marker='o', markersize=5, color='red')print("Red point positive probability={}".format(model.forward(p1).item()))print("Red point in calss={}".format(model.predict(p1)))plot_decision_boundary(x, y)scatter_plot()

输出