PyTorch 实现简单的二分类器

    今天测试一个使用PyTorch 来完成sklearn的moon数据分类的案例。

    本文基于MyML/pytorch moons.py at master · prudvinit/MyML (github.com)

1、生成moon数据，一共 200 个样本，并使用scatter画出散点图

2、将样本数据从 numpy 转成 tensor

3、构建全连接的神经网络，网络包含一个输入层，一个中间层，一个输出层。中间层包含 3 个神经元，使用的激活函数是 tanh，softmax函数计算概率得分，根据大小判断为0或者1。

整个网络连接情况如下：

4、损失函数用 CrossEntropyLoss，梯度优化器使用 Adam

5、开始训练及计算training error，accuracy_score得分0.97

6、根据loss画出曲线

    plt.plot(losses,linewidth=1)

7、更直观地展示分类结果，将结果可视化