【深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人 多输入模型 Multiple-Dimension 数学原理分析以及源码解读实现（6/10）】

多输入模型 Multiple-Dimension 数学原理分析以及源码源码详解 深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人（6/10）

数学推导

在之前实现的模型普遍都是单输入单输出模型，显然，在现实场景中更多的是多输入多输入模型。在本文中将主要推导，多输入模型中的内部数据传输变化，以及内部矩阵运算过程

使用Mini-batch 模块，多个维度线性层共同使用一组权重w的线性组合，共享权重可以极大减小运算量。转化为矩阵运算的意义是希望通过转化为矩阵实现并行运算，进行gpu的挂载

在本次的实践数据中使用的是糖尿病病人的数据集，通过维度为8的输入数据，即利用8种病人自身的评价指标的数据，对该样本病人是否患有糖尿病进行判断。

假设输入训练数据量为N，则输入数据为一个8*N的矩阵，如上图所示。

在之前的文章中已经进行了强调，要将数据运算的过程视为矩阵的运算，因此需要维度为8的权重向量w与原始数据进行矩阵乘法，N8的矩阵与81的矩阵右乘，则得到N*1的矩阵，加上偏置量b，通过激活函数sigmoid转化为概率，通过概率进行判别。

虽然在原理上，是直接通过8*1的权重矩阵w进行构造，但是实际构造为了提高准确性，通常会将单个线性层拆分为多层，例如在本文的代码实现中就将 8 -> 1 层的网络结构转换为 8 -> 6 -> 4 -> 1 的多层网络结构。

将8维空间的数据转化为1维，通过多个线性层与激活函数的组合，模拟多个空间非线性变换，从而达到不同的设计目的。一般隐层越多，学习能力越强，但是必须考虑泛化能力

数据下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1IJpTM1_gd4Tln01A5JYOSA?pwd=ws2r
提取码：ws2r

代码解读与实现

代码细节，loadtxt函数dtype选择 .float32类型 ，原因：绝大部分的显卡仅支持float32位的数据

其次本次代码在进行损失计算中，选用的是average = True，意味着将损失将取平均值，损失值和梯度将较大，优化器的迭代步长可以适当调大

''' coding:utf-8 '''
"""
作者:shiyi
日期:年 09月 03日
通过pytorch模块复现多输入线性模型
"""

# prepare dataset

import torch
import numpy as np

xy = np.loadtxt('D:\\pytorch_prac\\dataset\\diabetes.csv.gz', delimiter=',', dtype=np.float32)          # 使用float32位的数据，以支持绝大部分GPU的数据格式
x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])           # 读取输入数据，xy[:,:-1] 意思是读取 除了最后1列 的其余所有行数据
y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])          # 读取标签数据，xy[:,[-1]]意思是读取 最后1列 所有行的数据


# design model using class
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.sigmoid(self.linear1(x))       # 注意全部都用x，防止传输出错
        x = self.sigmoid(self.linear2(x))
        x = self.sigmoid(self.linear3(x))
        return x


model = Model()     # 实例化

# Construct loss and optimizer
cirterison = torch.nn.BCELoss(size_average=True)
opimizer = torch.optim.ASGD(model.parameters(), lr=0.05)

# Training cycle
for epoch in range(3000):
    # Forward
    y_pred = model(x_data)
    loss = cirterison(y_pred, y_data)
    print(epoch, loss.item())

    # Bcakward
    opimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # Update
    opimizer.step()

# Test Model
x_test = torch.Tensor([[4.0, 5.0, 3.0, 4.0, 1.0, 6.0, 7.0, 8.0]])
y_test = model(x_test)

print('y_pred =', y_test.item())
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与其余的模型不同的是，本次的多输入模型训练的损失始终难以下降到一个令人满意的程度，这与损失构造算法和优化器类型都存在关系，可以尝试更换通过matplotlib库画出图形进行比对和优化

优化代码与结果

（更新中，我真是擅长给自己挖坑呢。。。。）