Pytorch シグモイド関数

Pytorchでシグモイド関数を利用する例です。

1.サンプル

import torch

from torch import nn
import matplotlib.pylab as plt

#-- シグモイド関数
m = nn.Sigmoid()

#-- 連番生成
x = torch.linspace(-3,3,50,)

y = m(x)

#-- 表示
plt.plot(x,y)
plt.show()

numpy ベクトル同士の演算

1.サンプル

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])

print(x+y)
print(x-y)
print(x*y)
print(x/y)


2.実行結果

[5 7 9]
[-3 -3 -3]
[ 4 10 18]
[0.25 0.4  0.5 ]

Python Mac へPytorchを入れる

macOS 13.2.1 です。Intel プロセッサです。

1.インストール

PytorchのHPのコマンドそのまま。

pip3 install torch torchvision torchaudio

2.確認

>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
2.0.0

インストールされているみたいです

擬似相関

2つの変数x, y の相関が低いにもかかわらず、

第3の変数zの影響で、xとyの相関が高くなる

残差

残差 = 実測値 - 予測値