pytorch

1. 二维绘图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot (x,y)

2. 三维绘图

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure ()
//创建一个图形窗口
ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d')
//111指的是一行一列子图的第一个是这个图
ax.plot_surface (w_grid,b_grid,mse_grid)
//x,y,z轴

w_grid,b_grid = numpy.meshgrid (numpy.arange (0.0,4.1,0.1),numpy.arange (0.0,4.1,0.1))
mse_grid = numpy.zeros_like (w_grid)
//meshgrid是将两个数组合为一个二维数组每一行是w_grid的copy，每一列是b_grid的copy，numpy.arrange(0.0,4.1,0.1)是指produce了一个从0.0到4.0步长为0.1的数组

3. 反向传播

w.requires_grad = True
//要让有计算梯度的东东
l.backward()
//反向传播
w.grad.data.zero_()
//每次梯度下降之后要记得将grad归零，不归零的话会把每次的grad给加起来

4. 调用数据集好用的包

from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
from sklearn.model_selection import train_test_split