拟合正弦组合函数.py

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data import TensorDataset
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch

# 准备数据
x=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,400)
y=np.sin(x)*2 + np.sin(2*x)
# 将数据做成数据集的模样
X=np.expand_dims(x,axis=1)
Y=y.reshape(400,-1)
# 使用批训练方式
dataset=TensorDataset(torch.tensor(X,dtype=torch.float),torch.tensor(Y,dtype=torch.float))
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=100,shuffle=True)

# 神经网络主要结构，这里就是一个简单的线性结构

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.net=nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=1,out_features=10),nn.ReLU(),
            nn.Linear(10,100),nn.ReLU(),
            nn.Linear(100,10),nn.ReLU(),
            nn.Linear(10,1)
        )

    def forward(self, input:torch.FloatTensor):
        return self.net(input)

net=Net()

# 定义优化器和损失函数 学习率0.001
optim=torch.optim.Adam(Net.parameters(net),lr=0.001)
Loss=nn.MSELoss()


# 下面开始训练：
# 一共训练 1000次
for epoch in range(3000):
    loss=None
    for batch_x,batch_y in dataloader:
        y_predict=net(batch_x)
        # 计算损失
        loss=Loss(y_predict,batch_y)
        # 随机梯度下降
        optim.zero_grad()
        loss.backward()
        # 更新参数
        optim.step()
    # 每100次 的时候打印一次日志
    if (epoch+1)%100==0:
        print("step: {0} , loss: {1}".format(epoch+1,loss.item()))


# 使用训练好的模型进行预测
predict=net(torch.tensor(X,dtype=torch.float))

# 绘图展示预测的和真实数据之间的差异
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y,label="fact")
plt.plot(x,predict.detach().numpy(),label="predict")
plt.title("sin function")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")
plt.legend()
plt.savefig(fname="result.png")
plt.show()