PyTorch（二）线性模型_作业（3D-LinearModel）

教程视频：线性模型
作业题目：实现线性模型（y=wx+b）并输出loss的3D图像。

实现代码：

# -*- coding: UTF-8 -*-
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@Author ：kidding
@Date   ：2021/2/2 18:12
@File   ：3D_Linear_Model
@IDE    ：PyCharm
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#下两行解决坐标轴不能显示中文问题
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # mpl_toolkits.mplot3d是Matplotlib里面专门用来画三维图的工具包。

#设函数为 y = 2.5x + 0.8
x_data = [1.0,2.0,3.0]
y_data = [3.3,5.8,8.3]

#前向传播
def forward(x):
    return x * w + b

#损失函数
def loss(x,y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred-y)*(y_pred-y)

mse_list = [] #记录权重（W）平均损失值
W=np.arange(0.0,4.1,0.1) # 权重 W 从0.0到4.0 间隔0.1取数
B=np.arange(0.0,4.1,0.1) # 偏置 B 从0.0到4.0 间隔0.1取数
[w,b]=np.meshgrid(W,B)  # [X,Y]=np.meshgrid(x,y) 函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。
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用法：
　　[X,Y]=meshgrid(x,y)
　　[X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的
　　[X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组，可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图
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l_sum = 0 #累加损失值的变量

for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
    y_pred_val = forward(x_val)
    print(y_pred_val)
    loss_val = loss(x_val, y_val)
    l_sum += loss_val #累加损失值

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig) #Axes3D是mpl_toolkits.mplot3d中的一个绘图函数
ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) #画曲面图---Axes3D.plot_surface(X, Y, Z)
ax.set_xlabel("权重 W")
ax.set_ylabel("偏置项 B")
ax.set_zlabel("损失值")
plt.show()

结果图:

**注：**本代码为学生自己编写，不一定准确，如果有错误，希望大家可以在评论区指出来，谢谢。

标签：LinearModel,val,loss,pred,PyTorch,meshgrid,np,ax,3D
来源： https://blog.csdn.net/weixin_42296879/article/details/113573275