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3920a1df
编写于
8月 18, 2020
作者:
L
lvmingfu
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fix linear regressions code in notebook
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b29483a6
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53 addition
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18 deletion
+53
-18
tutorials/notebook/linear_regression.ipynb
tutorials/notebook/linear_regression.ipynb
+53
-18
未找到文件。
tutorials/notebook/linear_regression.ipynb
浏览文件 @
3920a1df
...
...
@@ -34,6 +34,44 @@
"5. 执行训练"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 环境准备"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"系统:Ubuntu18.04\n",
"\n",
"MindSpore版本:GPU\n",
"\n",
"设置MindSpore运行配置"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from mindspore import context\n",
"\n",
"context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE, device_target=\"GPU\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"`PYNATIVE_MODE`:自定义调试模式。\n",
"\n",
"`device_target`:设置MindSpore的训练硬件为GPU。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
...
...
@@ -47,22 +85,18 @@
"source": [
"### 定义数据集生成函数\n",
"\n",
"`get_data`用于生成训练数据集和测试数据集。由于拟合的是线性数据,假定要拟合的目标函数为:$y=2x+3$,那么我们需要的训练数据集应随机分布于函数周边,这里采用了
`y=2x+3+noise`
的方式生成,其中`noise`为遵循标准正态分布规律的随机数值。"
"`get_data`用于生成训练数据集和测试数据集。由于拟合的是线性数据,假定要拟合的目标函数为:$y=2x+3$,那么我们需要的训练数据集应随机分布于函数周边,这里采用了
$y=2x+3+noise$
的方式生成,其中`noise`为遵循标准正态分布规律的随机数值。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
1
,
"execution_count":
2
,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"import mindspore as ms\n",
"from mindspore import Tensor\n",
"from mindspore import context\n",
"from mindspore.train import Model\n",
"\n",
"context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE, device_target=\"GPU\")\n",
" \n",
"def get_data(num,w=2.0, b=3.0):\n",
" np_x = np.ones([num, 1])\n",
...
...
@@ -102,7 +136,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
2
,
"execution_count":
3
,
"metadata": {
"scrolled": true
},
...
...
@@ -157,7 +191,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
3
,
"execution_count":
4
,
"metadata": {},
"outputs": [
{
...
...
@@ -192,7 +226,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
4
,
"execution_count":
5
,
"metadata": {
"scrolled": true
},
...
...
@@ -296,7 +330,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
5
,
"execution_count":
6
,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
...
...
@@ -333,7 +367,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
6
,
"execution_count":
7
,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
...
...
@@ -469,12 +503,12 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"在MindSpore中的所有要编入计算图的类都需要继承`nn.Cell`算子
。
MindSpore的梯度计算函数采用如下方式。"
"在MindSpore中的所有要编入计算图的类都需要继承`nn.Cell`算子
,
MindSpore的梯度计算函数采用如下方式。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
7
,
"execution_count":
8
,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
...
...
@@ -512,12 +546,12 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数,更新方式大致为公式10,但是考虑的因素更多,具体信息请参考
官网说明:<www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp>
"
"`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数,更新方式大致为公式10,但是考虑的因素更多,具体信息请参考
[官网说明](www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp)。
"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
8
,
"execution_count":
9
,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
...
...
@@ -549,7 +583,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count":
9
,
"execution_count":
10
,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
...
...
@@ -561,6 +595,7 @@
" plt.scatter(x1,y1,color=\"red\",s=5)\n",
" plt.scatter(data_x.asnumpy(), data_y.asnumpy(), color=\"black\", s=5)\n",
" plt.plot(x, y, \"blue\")\n",
" plt.axis([-11, 11, -20, 25])\n",
" plt.show()\n",
" time.sleep(0.02)"
]
...
...
@@ -573,7 +608,7 @@
"\n",
"- `weight`:模型函数的权重,即$w$。\n",
"\n",
"- `bias`:模型函数的权重,
既
$b$。\n",
"- `bias`:模型函数的权重,
即
$b$。\n",
"\n",
"- `data_x`:训练数据的x值。\n",
"\n",
...
...
@@ -612,7 +647,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1
0
,
"execution_count": 1
1
,
"metadata": {
"scrolled": true
},
...
...
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