pytorch 神经网络基本笔记

我从今天开始学pytorch，照着训练分类器官方用例来写。
1 数学知识
1.1 交叉熵损失
1.1.1 log2(x)
从下图可以看到x在0～1之间，x越小，那么y值越大

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
# axisartist包就用来设置坐标轴的类型
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist
# 数据
x = np.arange(0.05,5,0.05)
y = [-math.log(a,2) for a in x]
# 坐标系
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = axisartist.Subplot(fig,1,1,1)
fig.add_axes(ax)
# 设置绘图区原有坐标轴隐藏，否则自动自定义的坐标轴，就会原有的坐标轴有数字的重合，看起啦比较乱
ax.axis[:].set_visible(False)
# 添加新的坐标轴x
ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(0,0)
ax.axis["x"].set_axisline_style("-|>", size = 1.0)
ax.axis["x"].set_axis_di