算法|深度学习实战篇之（二）----- 梯度下降算法代码实现人工智能|神经网络|计算机视觉

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沸腾是在一定温度下液体内部和表面同时发生的剧烈汽化现象。沸点是液体沸腾时候的温度，也就是液体的饱和蒸气压与外界压强相等时的温度。沸点指纯净物在1个标准大气压下沸腾时的温度。不同液体的沸点是不同的。沸点随外界压力变化而改变，压力低，沸点也低。
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【算法|深度学习实战篇之（二）----- 梯度下降算法代码实现】前言
深度学习实战篇系列的早期文章主要对标我们的理论篇文章，达到一个从理论到具体代码实践的效果。在前一期的深度学习理论篇文章中，我们主要学习了梯度下降算法的数学推导。今天，我们就来用代码进行实际操作，来试试我们的梯度下降算法更新权重w到底靠不靠谱，并具体了解训练过程或者学习过程的代码是怎么实现的，拭目以待吧！

一、梯度下降代码实现
本次代码实践之前，请大家一定要阅读前两期文章（深度学习理论篇之 (四) -- 梯度下降算法的魅力展现，深度学习理论篇之 (五) -- 梯度下降算法的数学推导）确保大家了解理论和数学推导后，我们才能理解今天代码，因此今天的代码是之前两期文章的代码复现，实际的例子也是我们之前举例的1M=100cm的例子，总的来说代码比较简单，主要是训练过程的步骤希望大家好好记得哦。

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1.1 训练过程步骤梳理
1.学习的问题：本次代码我们将学习1M=100cm中的输入1M和目标值100cm之间的关系映射，也就是学习输入x对标的权重w,公式可以简单记为：有y = w*x。
2.权重w的学习过程采用梯度下降的方式进行不断更新，最终逼近我们的真实值。
3.具体训练过程可分为：
（1）权重w的初始化，随机赋予一个值.

（2）依据公式y = w*x，计算模型的输出（此处的模型可以简单理解为计算机，算法之类的意思就行）。
（3）误差分析，构建误差函数计算模型的输出和真实值之间的差距，误差函数为：

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（4）在当前位置的权重w下对误差函数计算梯度，进行求导计算。

（5）将前面计算的梯度应用于权重w的更新公式，更新公式为：

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1.2 代码实践

import numpy as np# 我们的真实值，也就是标签 y_true = 100# 误差函数定义(也就是之前文章中说的E) def E_cost_fun(y_true, y_out): cost = 1/2*(y_true - y_out)*(y_true - y_out) return cost #训练过程（学习过程） def train(y_true,steps = 60, lr= 0.2): # 随机初始化权重 w = 0.1for n in range(steps+1):#选取一个数据(它对应的标签为100，也就是说输入这个x,我们希望计算机模型的输出为标签值100) x = 1#模型的输出 y_out = w*x# 误差分析 cost = E_cost_fun(y_true, y_out)#梯度求导 grad = (y_true - y_out)*x# 梯度下降应用于权重更新 w = w + lr*grad# 打印每一次更新w后的结果 print("steps:{} E_cost:{:.3f} w:{:.3f} ".format(n, cost, w))return ww = train(y_true) print("\n最终的映射关系w为：{}".format(w))

代码小结：从上面的代码来看，我们的代码实现思路简单，清晰简洁，模型的输入就是x=1,输出计算公式也是按照权重w乘以输入x来进行计算的，随之的误差分析，梯度求导，权重更新也就顺理成章的往下走啦，完全是按照我们文章的思路来实现的，因此，只要仔细看了前面的文章，今天的代码理解起来非常的容易，其中需要注意的地方是，在梯度下降应用于权重更新的代码实现的时候，在代码里面是加法操作，然而在我们的公式里边却是减法，大家有注意观察吗？是不是小编写错了呢？大家有没有疑问呢？哈哈！不是的，这是因为在我们的梯度求导公式的最后结果其实是有个负号的，忘记了的话，往前看看哦，然而我们的权重更新里面也是负号，因此负负即为正号啦，代码里面也就顺势改为加法啦，所以，在以后的学习过程中，有时候我们除了看待问题本身以外，还需要去学会审核问题里面自己不确定的，有疑问的地方，进而引起自己的进一步思考，是自己的问题还是问题本身的bug，这样的思考方式将在以后的学习中对我们的思维产生很大的帮助，不完全按照别人的思路走，时刻保留自己思考方式，进而去找出问题的答案，将会使得我们离成功更近一步。

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1.3 实验结果

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从以上的训练过程来看，程序执行54次左右的时候，也就找到了我们真正需要的权重w啦，整个过程不超过0.2s就完成了哦，看来计算机还是很厉害的吧！

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结语
今天的代码实践虽然已经结束了，但是在梯度下降这一块的知识其实我们并没有学完，如果前期认真从感知机学习过来的老铁们就知道，我们的计算过程中，缺少了偏置b和激活函数的应用，为什么在后期的文章中，小编就没有讲解了呢？这是因为，小编的思路是带着大家从最简单的方式开始学习，没有讲解到的偏置和激活函数相信大家通过自主学习一定可以学会，偏置不就是除了学习w以外，多学习一个权重b而已啦，至于激活函数，也不过就是在梯度求导的时候会首先对激活函数求导吗？然后再对模型的输出进行求导吗？另外大家也可以在其他优秀的博客继续学习小编没有讲到知识哦，当然了，激活函数和偏执我们也会在后期的深度学习文章学习到，所以大家不用担心啦，如果能自己提前弄懂的话，那就再好不过啦，小编在这里只是起到一个引路人的作用哦，成长的路上，通过一定的引路人的帮助，最终通过自己的能力掌握一门技术方为成功之道。
加油，这条路，只为遇到更好的你们，我们！