本站原创文章，转载请说明来自《老饼讲解-深度学习》www.bbbdata.com
本文展示一个BP神经网络用于数据预测的例子，并用pytorch进行实现与训练
通过本文可以具体了解如何使用BP神经网络进行数值预测以及pytorch的代码实现
本节展示BP神经网络实现类别预测例子中的数据说明与模型设置
BP神经网络数值预测-数据说明
本节展示如何使用BP神经网络来解决数值预测问题，为方便理解，不妨采用以下的简单数据：
上述即为sin函数在[-5,5]之间的20个采样数据
BP神经网络数值预测-模型结构设置
由于样本较为简单，因此本文只采用常规的三层BP神经网络、4个隐节点进行拟合，
整体BP神经网络模型结构如下：
设置好以上的模型之后，将均方差作为损失函数，使用梯度下降法对其进行训练即可
本节展示如何通过pytorch来实现BP神经网络的数值预测
pytorch实现BP神经网络-数值预测
在pytorch中可以使用深度学习的相关框架来实现BP神经网络
本文为了更具体了解BP神经网络，尽量不使用pytorch的框架，而仅利用pytorch的自动求导功能
以《BP神经网络与数值预测》一文中的算法流程为例，用pytorch实现一个BP神经网络的代码如下：
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(99)
# -----------计算网络输出:前馈式计算---------------
def forward(w1,b1,w2,b2,x):
return w2@torch.tanh(w1@x+b1)+b2
# -----------计算损失函数: 使用均方差--------------
def loss(y,py):
return ((y-py)**2).mean()
# ------训练数据----------------
x = torch.linspace(-5,5,20).reshape(1,20) # 在[-5,5]之间生成20个数作为x
y = torch.sin(x) # 模型的输出值y
#-----------训练模型------------------------
in_num = x.shape[0] # 输入个数
out_num = y.shape[0] # 输出个数
hn = 4 # 隐节点个数
w1 = torch.randn([hn,in_num],requires_grad=True) # 初始化输入层到隐层的权重w1
b1 = torch.randn([hn,1],requires_grad=True) # 初始化隐层的阈值b1
w2 = torch.randn([out_num,hn],requires_grad=True) # 初始化隐层到输出层的权重w2
b2 = torch.randn([out_num,1],requires_grad=True) # 初始化输出层的阈值b2
lr = 0.01 # 学习率
for i in range(5000): # 训练5000步
py = forward(w1,b1,w2,b2,x) # 计算网络的输出
L = loss(y,py) # 计算损失函数
print('第',str(i),'轮：',L) # 打印当前损失函数值
L.backward() # 用损失函数更新模型参数的梯度
w1.data=w1.data-w1.grad*lr # 更新模型系数w1
b1.data=b1.data-b1.grad*lr # 更新模型系数b1
w2.data=w2.data-w2.grad*lr # 更新模型系数w2
b2.data=b2.data-b2.grad*lr # 更新模型系数b2
w1.grad.zero_() # 清空w1梯度,以便下次backward
b1.grad.zero_() # 清空b1梯度,以便下次backward
w2.grad.zero_() # 清空w2梯度,以便下次backward
b2.grad.zero_() # 清空b2梯度,以便下次backward
px = torch.linspace(-5,5,100).reshape(1,100) # 测试数据,用于绘制网络的拟合曲线
py = forward(w1,b1,w2,b2,px).detach().numpy() # 网络的预测值
plt.scatter(x, y) # 绘制样本
plt.plot(px[0,:],py[0,:]) # 绘制拟合曲线
print('w1:',w1)
print('b1:',b1)
print('w2:',w2)
print('b2:',b2)运行结果
运行结果如下：
.....
第 4996 轮： tensor(0.0083, grad_fn=<MeanBackward0>)
第 4997 轮： tensor(0.0083, grad_fn=<MeanBackward0>)
第 4998 轮： tensor(0.0083, grad_fn=<MeanBackward0>)
第 4999 轮： tensor(0.0083, grad_fn=<MeanBackward0>)
w1: tensor([[ 0.1742],[-0.8133],[-0.6450],[-0.4054]],requires_grad=True)
b1: tensor([[ 0.8125],[0.0593],[-1.8776],[1.1220]],requires_grad=True)
w2: tensor([[-0.7753,-2.0142,1.1161,1.9635]],requires_grad=True)
b2: tensor([[0.1094]], requires_grad=True)
可以看到，模型根据训练数据，已经较好地拟合出sin函数曲线
将模型参数代回BP神经网络的数学表达式，即可得到模型的数学表达式为：
好了，以上就是pytorch实现BP神经网络-数值预测的例子了
End