【源码】基于Python和CuPy的浅层神经网络四位数加法预测系统

项目简介

本项目聚焦于训练一个浅层神经网络，借助反向传播算法和Adam优化器，实现对两个随机生成的四位整数加法结果的预测。项目不借助深度学习框架，而是运用Python的numpy和CuPy库开展底层计算，通过CuPy实现GPU加速。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成与预处理：自动生成随机四位数组合，并进行预处理以契合神经网络模型需求。
2. 自定义神经网络模型：构建含单个隐藏层的浅层神经网络，支持自定义隐藏层神经元数量、学习率等参数。
3. 模型训练：采用反向传播算法调整权重，利用Adam优化器优化参数，并记录训练关键信息。
4. 性能评估：以均方误差为损失函数，通过验证集评估模型性能。
5. 结果可视化：生成学习曲线、误差直方图以及实际值与预测值对比图，直观呈现模型性能。
6. 日志记录：详细记录训练日志，涵盖每次迭代损失、最佳模型参数等信息。

安装使用步骤

步骤一：安装依赖项

1. 安装Python 3.x：确保系统已安装Python 3.x。
2. 安装CuPy：
3. 检查CUDA版本： bash nvcc --version 或 bash nvidia-smi
4. 根据CUDA版本安装CuPy： bash pip install cupy-cuda12x # 根据实际CUDA版本选择合适的cupy版本
5. 安装其他依赖库： bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tqdm

步骤二：运行项目

1. 生成和加载数据：数据生成和加载在train.py脚本中处理，数据集会自动从dataset.csv加载（若存在），否则新生成并保存到文件。
2. 初始化和训练模型：在train.py中初始化神经网络模型，使用train方法训练。
3. 评估模型：用train.py中的评估函数评估模型性能，生成可视化图。
4. 结果可视化：生成的可视化图会保存在项目目录中。

步骤三：查看训练日志

训练详细日志保存在log.txt文件，包含每轮训练的训练和验证损失及提前停止事件等信息。

下载地址

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