[人工智能]Pytorch深度学习实践（2） Linear model 作业 y = wx + b

课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=2
完整代码放在了最后，看结果的可以直接跳到3
这是我认为写的比较好的答案第四部分代码的blog
但是我这种初学者第一次写不出来

1、课程样例 y = wx

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]


def forward(x):
    return x * w


def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y) ** 2


# 穷举法
w_list = []
mse_list = []
for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1):
    print("w=", w)
    l_sum = 0
    for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
        y_pred_val = forward(x_val)
        loss_val = loss(x_val, y_val)
        l_sum += loss_val
        print('\t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val)
    print('MSE=', l_sum / 3)
    w_list.append(w)
    mse_list.append(l_sum / 3)

plt.plot(w_list, mse_list)
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('w')
plt.show()

2、作业 y = wx + b 过程

作业题目如下：

根据提示找到相关绘制3维图形的代码https://matplotlib.org/stable/gallery/mplot3d/surface3d.html

1、绘图部分只需要将x axis改为w, y axis改为b，z axis即 MSE
2、内容部分在forward和后续的计算中加入偏执项（b）即可
具体步骤代码中有注释

3、我的作业代码

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator
import numpy as np


fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})

x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]


def forward(x):
    return x * w + b


def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y) ** 2


w_list = []
b_list = []
mse_list = []
for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1):
    for b in np.arange(-2.0, 2.1, 0.1):
        l_sum = 0
        for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
            y_pred_val = forward(x_val)
            loss_val = loss(x_val, y_val)
            l_sum += loss_val
            # print('\t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val)
        #print("MSE=", l_sum/3)
        #print(l_sum / 3)
        w_list.append(w)
        b_list.append(b)
        mse_list.append(l_sum/3)

'''
此时得到的mse_list是一个列表
 1、将其转化成矩阵（1681*1）
 2、将其转化成41*41的矩阵（此时的w和b的值并不对应，即x axis与y axis反了）
 3、故转置矩阵
'''
mse_list = np.array(mse_list)
mse_list = mse_list.reshape(41, 41)
mse_list = mse_list.transpose()
# w和b由于嵌套的for循环，每个值都出现了41次，故要去重，接下来使用meshgrid将w和b转化成41*41的矩阵
w, b = np.meshgrid(np.unique(w_list), np.unique(b_list))

# Plot the surface.
surf = ax.plot_surface(w, b, mse_list, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)

# Customize the z axis.
ax.set_zlim(0, 35)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
# A StrMethodFormatter is used automatically
ax.zaxis.set_major_formatter('{x:.00f}')

# Add a color bar which maps values to colors.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)


ax.set_xlabel('w')
ax.set_ylabel('b')
ax.text2D(0.4, 0.92, "Cost Values", transform=ax.transAxes)
plt.show()

效果图: