目录

一、实验介绍

 二、实验环境

1. 配置虚拟环境

2. 库版本介绍

三、实验内容

 0. 导入必要的工具包

1. __init__(构造函数)

2. update函数(更新评价指标)

5. accumulate(计算准确率)

4. reset(重置评价指标)

5. 构造数据进行测试

6. 代码整合

一、实验介绍

       本文将实现一个辅助功能——计算预测的准确率。Accuracy支持对每一个回合中每批数据进行评价，并将结果累积，最终获得整批数据的评价结果。

• 在训练或验证过程中迭代地调用update方法来更新评价指标；
• 使用accumulate方法获取累计的准确率；
• 通过reset方法重置评价指标，以便进行下一轮的计算。

 二、实验环境

    本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下：

1. 配置虚拟环境

conda create -n DL python=3.7 

conda activate DL

pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

conda install matplotlib

 conda install scikit-learn

2. 库版本介绍

三、实验内容

ChatGPT：

        前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种常见的人工神经网络模型，也被称为多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）。它是一种基于前向传播的模型，主要用于解决分类和回归问题。

        前馈神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。它的名称"前馈"源于信号在网络中只能向前流动，即从输入层经过隐藏层最终到达输出层，没有反馈连接。

以下是前馈神经网络的一般工作原理：

1. 输入层：接收原始数据或特征向量作为网络的输入，每个输入被表示为网络的一个神经元。每个神经元将输入加权并通过激活函数进行转换，产生一个输出信号。

2. 隐藏层：前馈神经网络可以包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成。隐藏层的神经元接收来自上一层的输入，并将加权和经过激活函数转换后的信号传递给下一层。

3. 输出层：最后一个隐藏层的输出被传递到输出层，输出层通常由一个或多个神经元组成。输出层的神经元根据要解决的问题类型（分类或回归）使用适当的激活函数（如Sigmoid、Softmax等）将最终结果输出。

4. 前向传播：信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为前向传播。在前向传播过程中，每个神经元将前一层的输出乘以相应的权重，并将结果传递给下一层。这样的计算通过网络中的每一层逐层进行，直到产生最终的输出。

5. 损失函数和训练：前馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数，用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross-Entropy）。通过使用反向传播算法（Backpropagation）和优化算法（如梯度下降），网络根据损失函数的梯度进行参数调整，以最小化损失函数的值。

        前馈神经网络的优点包括能够处理复杂的非线性关系，适用于各种问题类型，并且能够通过训练来自动学习特征表示。然而，它也存在一些挑战，如容易过拟合、对大规模数据和高维数据的处理较困难等。为了应对这些挑战，一些改进的网络结构和训练技术被提出，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等。

本系列为实验内容，对理论知识不进行详细阐释

（咳咳，其实是没时间整理，待有缘之时，回来填坑）

​​

 0. 导入必要的工具包

import torch
from sklearn.datasets import load_iris
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

• Dataset和DataLoader类用于处理数据集和数据加载

这段代码定义了一个名为Accuracy的类，用于支持分批进行模型评价，特别是在分类任务中计算准确率。

1. __init__(构造函数)

class Accuracy:
    def __init__(self, is_logist=True):
        self.num_correct = 0
        self.num_count = 0
        self.is_logist = is_logist

• 构造函数在创建Accuracy对象时被调用。它接受一个可选的参数is_logist，默认为True，用于指示是否为logist形式的预测值。
• self.num_correct用于记录正确预测的样本个数。
• self.num_count用于记录总样本个数。
• self.is_logist指示是否为logist形式的预测值。

2. update函数(更新评价指标)

def update(self, outputs, labels):
    if outputs.shape[1] == 1:
        outputs = outputs.squeeze(-1)
        if self.is_logist:
            preds = (outputs >= 0).long()
        else:
            preds = (preds >= 0.5).long()
    else:
        preds = torch.argmax(outputs, dim=1).long()
        
    labels = labels.squeeze(-1)
    batch_correct = (preds==labels).float().sum()
    batch_count = len(labels)
    self.num_correct += batch_correct
    self.num_count += batch_count

• update方法用于更新评价指标。它接受两个参数outputs和labels，分别表示模型的预测输出和真实标签。
• 根据outputs的形状判断任务类型。
  •  如果outputs是二维张量且第二维大小为1，那么表示是二分类任务。
    •   如果is_logist=True，则将outputs通过阈值（0）转换为预测值preds，并将其转换为整数类型。
    •   如果is_logist=False，则将outputs通过阈值（0.5）转换为预测值preds，并将其转换为整数类型。
  •  如果outputs是二维张量且第二维大小大于1，表示是多分类任务。此时，将outputs中概率最大的类别作为预测值preds。
• 将labels去除多余的维度，并计算本批数据中预测正确的样本个数batch_correct。
• 获取本批数据的样本个数batch_count。
• 更新num_correct和num_count，累积计算正确样本个数和总样本个数。

5. accumulate(计算准确率)

def accumulate(self):
    if self.num_count == 0:
        return 0
    return self.num_correct / self.num_count

• accumulate方法用于计算准确率。
  •  如果num_count为0，表示没有进行过更新，返回0。
  • 否则，返回正确样本个数除以总样本个数的比例，即准确率。

4. reset(重置评价指标)

def reset(self):
    self.num_correct = 0
    self.num_count = 0

• reset方法用于重置评价指标，将num_correct和num_count重置为0，以便进行下一轮评价。

5. 构造数据进行测试

y = torch.tensor([0, 2])
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])
acc = Accuracy()
acc.update(y_hat, y)
acc.num_correct

6. 代码整合

import torch


# 支持分批进行模型评价的 Accuracy 类
class Accuracy:
    def __init__(self, is_logist=True):
        # 正确样本个数
        self.num_correct = 0
        # 样本总数
        self.num_count = 0
        self.is_logist = is_logist

    def update(self, outputs, labels):
        # 判断是否为二分类任务
        if outputs.shape[1] == 1:
            outputs = outputs.squeeze(-1)
            # 判断是否是logit形式的预测值
            if self.is_logist:
                preds = (outputs >= 0).long()
            else:
                preds = (preds >= 0.5).long()
        else:
            # 多分类任务时，计算最大元素索引作为类别
            preds = torch.argmax(outputs, dim=1).long()

        # 获取本批数据中预测正确的样本个数
        labels = labels.squeeze(-1)
        batch_correct = (preds == labels).float().sum()
        batch_count = len(labels)
        # 更新
        self.num_correct += batch_correct
        self.num_count += batch_count

    def accumulate(self):
        # 使用累计的数据，计算总的评价指标
        if self.num_count == 0:
            return 0
        return self.num_correct / self.num_count

    def reset(self):
        self.num_correct = 0
        self.num_count = 0


y = torch.tensor([0, 2])
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])
acc = Accuracy()
acc.update(y_hat, y)
acc.num_correct