{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": { "slideshow": { "slide_type": "slide" } }, "source": [ "# Softmax 回归的简洁实现 \n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2019-07-03T22:07:06.023766Z", "start_time": "2019-07-03T22:07:03.435628Z" }, "attributes": { "classes": [], "id": "", "n": "1" } }, "outputs": [], "source": [ "import d2l\n", "from mxnet import gluon, init, npx\n", "from mxnet.gluon import nn\n", "npx.set_np()\n", "\n", "train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=256)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "slideshow": { "slide_type": "slide" } }, "source": [ "模型和初始化。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2019-07-03T22:07:06.034492Z", "start_time": "2019-07-03T22:07:06.027213Z" }, "attributes": { "classes": [], "id": "", "n": "3" } }, "outputs": [], "source": [ "net = nn.Sequential()\n", "net.add(nn.Dense(10))\n", "net.initialize(init.Normal(sigma=0.01))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "slideshow": { "slide_type": "slide" } }, "source": [ "损失函数，优化算法，和训练。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2019-07-03T22:07:38.001921Z", "start_time": "2019-07-03T22:07:06.036621Z" }, "attributes": { "classes": [], "id": "", "n": "5" }, "scrolled": true }, "outputs": [ { "data": { "image/svg+xml": [ "\n", "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "\n" ], "text/plain": [ "
" ] }, "metadata": { "needs_background": "light" }, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()\n", "trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), \n", " 'sgd', {'learning_rate': 0.1})\n", "d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, 10, trainer)" ] } ], "metadata": { "celltoolbar": "Slideshow", "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.7.1" }, "toc": { "base_numbering": 1, "nav_menu": {}, "number_sections": true, "sideBar": true, "skip_h1_title": false, "title_cell": "Table of Contents", "title_sidebar": "Contents", "toc_cell": false, "toc_position": {}, "toc_section_display": true, "toc_window_display": false } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }