知识点回顾：
1. PyTorch和cuda的安装
2. 查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）
3. cuda的检查
4. 简单神经网络的流程
a. 数据预处理（归一化、转换成张量）
b. 模型的定义
i. 继承nn.Module类
ii. 定义每一个层
iii. 定义前向传播流程
c. 定义损失函数和优化器
d. 定义训练流程
e. 可视化loss过程
预处理补充：
注意事项：
1. 分类任务中，若标签是整数（如 0/1/2 类别），需转为long类型（对应 PyTorch 的torch.long），否则交叉熵损失函数会报错。
2. 回归任务中，标签需转为float类型（如torch.float32）。
作业：今日的代码，要做到能够手敲。这已经是最简单最基础的版本了。
import torch
torch.cuda
# 仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data # 特征数据
y = iris.target # 标签数据
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 打印下尺寸
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_test.shape)
# 归一化数据，神经网络对于输入数据的尺寸敏感，归一化是最常见的处理方式
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test) #确保训练集和测试集是相同的缩放
# 将数据转换为 PyTorch 张量，因为 PyTorch 使用张量进行训练
# y_train和y_test是整数，所以需要转化为long类型，如果是float32，会输出1.0 0.0
X_train = torch.FloatTensor(X_train)
y_train = torch.LongTensor(y_train)
X_test = torch.FloatTensor(X_test)
y_test = torch.LongTensor(y_test)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class MLP(nn.Module): # 定义一个多层感知机（MLP）模型，继承父类nn.Module
def __init__(self): # 初始化函数
super(MLP, self).__init__() # 调用父类的初始化函数
# 前三行是八股文，后面的是自定义的
self.fc1 = nn.Linear(4, 10) # 输入层到隐藏层
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(10, 3) # 隐藏层到输出层
# 输出层不需要激活函数，因为后面会用到交叉熵函数cross_entropy，交叉熵函数内部有softmax函数，会把输出转化为概率
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
# 实例化模型
model = MLP()
# 分类问题使用交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 使用随机梯度下降优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# # 使用自适应学习率的化器
# optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
num_epochs = 20000 # 训练的轮数
# 用于存储每个 epoch 的损失值
losses = []
for epoch in range(num_epochs): # range是从0开始，所以epoch是从0开始
# 前向传播
outputs = model.forward(X_train) # 显式调用forward函数
# outputs = model(X_train) # 常见写法隐式调用forward函数，其实是用了model类的__call__方法
loss = criterion(outputs, y_train) # output是模型预测值，y_train是真实标签
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad() #梯度清零，因为PyTorch会累积梯度，所以每次迭代需要清零，梯度累计是那种小的bitchsize模拟大的bitchsize
loss.backward() # 反向传播计算梯度
optimizer.step() # 更新参数
# 记录损失值
losses.append(loss.item())
# 打印训练信息
if (epoch + 1) % 100 == 0: # range是从0开始，所以epoch+1是从当前epoch开始，每100个epoch打印一次
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
import matplotlib.pyplot as plt
# 可视化损失曲线
plt.plot(range(num_epochs), losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss over Epochs')
plt.show()@浙大疏锦行
