pytorch基础练习及螺旋数据分类

2.1 pytorch 基础练习

1. 定义数据部分

   一般定义数据都使用torch.xxx()。此方法既可以定义一个单独的数，也可以定义向量、矩阵等，非常方便。
   

2. 定义操作部分

   引入matplotlib库和numpy库后，可以方便的进行绘图操作。
   

   2.2 螺旋数据分类

   首先，生成3类样本（不能使用简单的线性方法进行分类）。X矩阵存储样本坐标，Y矩阵存储样本种类。
   

   接着，尝试用线性模型进行分类。可以看出效果不好，准确率仅为0.504，基本就是随机是否正确。
   

   最后，构建两层神经网络进行分类。本质上的不同仅是引入了一个ReLU激活函数，其余部分完全一样，最后准确率有了显著提升，达到了0.949.