如何从 JAX 中的数据集读取数据

问题描述

我是 JAX 的新手。我在下面有这个代码，它有“特征矩阵”作为一个数组，“目标向量”作为一个数组。但我不希望程序读取这些数据数组。这些数组已经在代码中了。我想修改代码，以便它读取我导入的波士顿房价数据集。有人能告诉我我需要对这段代码做哪些修改才能使线性回归工作吗？

import jax.numpy as np
from jax import grad,jit

from sklearn.datasets import load_boston
import sklearn.linear_model as sk

boston = load_boston()
X = np.array(boston.data)
y = np.array(boston.target)

def J(X,w,b,y):
    """Cost function for a linear regression. A forward pass of our model.

    Args:
        X: a features matrix.
        w: weights (a column vector).
        b: a bias.
        y: a target vector.

    Returns:
        scalar: a cost of this solution.    
    """
    y_hat = X.dot(w) + b # Predict values.
    return ((y_hat - y)**2).mean() # Return cost.

# A features matrix.
X = np.array([
                 [4.,7.],[1.,8.],[-5.,-6.],[3.,-1.],[0.,9.]
             ])

# A target column vector.
y = np.array([
                 [37.],[24.],[-34.],[16.],[21.]
             ])

learning_rate = 0.01

w = np.zeros((2,1))
b = 0.

%timeit grad(J,argnums=1)(X,y)

%timeit grad(J,argnums=2)(X,y)

for i in range(100):
    w -= learning_rate * grad(J,y)
    b -= learning_rate * grad(J,y)
    
    if i % 10 == 0:
        print(J(X,y))

解决方法

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