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材质选择 尽量不选聚酯纤维，会不透气 面料成分建议要有80%以上是锦纶，穿上更舒服、透气 防晒指数 UPF：紫外线防护指数。国标UPF50+表示防晒能力优秀 UVA：长波紫外线。国标UVA的透射率 < 5% 工艺选择 原纱线：耐用耐洗质量稳定 染色助剂：价格适中，透气性好，防晒效果会随洗涤次数减少 涂层工艺：价格便宜，透气性差，不耐用

思路导入库123456import torchfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optim import torch：PyTorch的核心库，提供张量(Tensor)操作、自动微分、GPU加速等功能 from torchvision import...

数学思路数据表征将$28 \times 28$像素的灰度图像展开为784维向量，$x ∈ ℝ^{784}$，像素值归一化至[0, 1]区间[^1]。标签采用one-hot编码，构建目标函数$y ∈ {0,1}^{10}$[^2] 前向传播网络维度变化$784\Longrightarrow 512\Longrightarrow 256\Longrightarrow 128\Longrightarrow 64\Longrightarrow...

思路加载数据集123456789101112131415class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self,...

思路数据准备123xy = np.loadtxt('diabetes.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) x_data表示读取所有行，从第一列读到倒数第二列 y_data表示读取所有行的最后一列 模型设计12345678910111213class Model(torch.nn.Module): def...

基础知识交叉熵(Cross-Entropy)交叉熵衡量的是估计的概率分布Q近似真实分布P时所需的平均信息量$$H(P,Q)=-\sum_i P(i)lnQ(i)$$ 似然函数(Likelihood...

思路准备数据12x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) 定义模型结构 定义线性模型$y = w \times x + b$ 12345678910class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) # 输入维度1，输出维度1（即 y = w*x + b） def...

基础知识PyTorch语法PyTorch语法 张量（Tensor）是一个广义的数学概念 0阶张量：标量（Scalar），如温度、质量 1阶张量：向量（vector），如速度、力 2阶张量：矩阵（Matrix），如应力张量、图像像素矩阵 更高阶张量：如RGB图像（3阶张量：$高度\times 宽度\times 通道$^1）、视频数据（4阶张量：$时间\times 高度\times 宽度\times 通道$）^1 计算图（Computational...

思路 模型定义，如假设模型为$y=w \cdot x$ 损失函数：$MSE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(w\cdot x_i - y_i)^2$ 梯度计算：$\frac{\partial \text{MSE}}{\partial w} = \frac{2}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i \cdot (w \cdot x_i -...

使用穷举法寻找线性回归模型中最佳权重参数w注意： 对于numpy需要先下载依赖pip install numpy 对于matplotlib.pyplot，若有anaconda则无需下载 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536import numpy as np;import matplotlib.pyplot as pltx_data = [1.0,2.0,3.0]y_data = [2.0,4.0,6.0]w_list = []mse_list = []# 定义前馈函数def forward(x):...