环境
系统 ： win 10
显卡：gtx965m
cpu ：i7-6700hq
python 3.61
pytorch 0.3
包引用
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import torchfrom torch.autograd import variableimport torch.nn.functional as fimport numpy as npimport visdomimport timefrom torch import nn,optim |
数据准备
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use_gpu = trueones = 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 +1x3 = torch.normal(-6*torch.from_numpy(ones),2)y3 = y1 +2x4 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones*[1,-1]),2)y4 = y1 +3x = 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
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viz = visdom.visdom()colors = np.random.randint(0,255,(4,3)) #颜色随机#线图用来观察loss 和 accuracyline = 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
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logstic = nn.sequential( nn.linear(2,4)) |
gpu还是cpu选择：
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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：
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loss_f = nn.crossentropyloss()optimizer_l = optim.sgd(logstic.parameters(), lr=0.001) |
训练2000次：
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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：
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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("<h3 align='center' style='color:blue'>accuracy : {}</h3><br><h3 align='center' style='color:pink'>" "loss : {:.4f}</h3><br><h3 align ='center' style='color:green'>time : {:.1f}</h3>" .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：
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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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/tonydz0523/article/details/79032936
