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大连网站制作姚喜运,logo图片大全简单,wordpress链接排序,电子商务主要学什么适合女生吗目录 1 Pytorch实现线性回归 1.1 实现思路 1.2 完整代码 2 各部分代码逐行详解 2.1 准备数据集 2.2 设计模型 2.2.1 代码 2.2.2 代码逐行详解 2.2.3 疑难点解答 2.3 构建损失函数和优化器 2.4 训练周期 2.5 测试结果 3 线性回归中常用优化器 1 Pytorch实现线性回归…目录 1 Pytorch实现线性回归 1.1 实现思路 1.2 完整代码 2 各部分代码逐行详解 2.1 准备数据集 2.2 设计模型 2.2.1 代码 2.2.2 代码逐行详解 2.2.3 疑难点解答 2.3 构建损失函数和优化器 2.4 训练周期 2.5 测试结果 3 线性回归中常用优化器 1 Pytorch实现线性回归 1.1 实现思路 图1 实现线性回归主要过程图2 线性回归计算图1.2 完整代码 import torch x_data torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) class LinearModel(torch.nn.Module):def __init__(self):super(LinearModel, self).__init__()self.linear torch.nn.Linear(1, 1)def forward(self, x):y_pred self.linear(x)return y_pred model LinearModel() criterion torch.nn.MSELoss(size_averageFalse) optimizer torch.optim.SGD(model.parameters(), lr0.01) for epoch in range(500):y_pred model(x_data)loss criterion(y_pred, y_data)print(epoch, loss.item())optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step() print(w , model.linear.weight.item()) print(b , model.linear.bias.item()) x_test torch.Tensor([[4.0]]) y_test model(x_test) print(y_pred , y_test.data) 2 各部分代码逐行详解 2.1 准备数据集 在PyTorch中一般需要采取mini-batch形式构建数据集也就是把数据集定义成张量(Tensor)形式以方便后续计算。 在下面这段代码中x_data是个二维张量它有3个样本每个样本有1个特征值即维度是 (3, 1)y_data同理。不清楚的同学可以使用 x.dim() 方法和 x.shape 属性来获取张量的维度和尺寸自行调试。简言之在minibatch中行表示样本列表示feature import torch x_data torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) 2.2 设计模型 图3 目标计算图主要目标构建计算图 2.2.1 代码 class LinearModel(torch.nn.Module):def __init__(self):super(LinearModel, self).__init__()self.linear torch.nn.Linear(1, 1)def forward(self, x):y_pred self.linear(x)return y_pred model LinearModel() 2.2.2 代码逐行详解 class LinearModel(torch.nn.Module): 一般我们需要一个类并继承自PyTorch的Module类这是因为torch.nn.Module提供了很多有用的功能使得我们可以更方便地定义、训练和使用神经网络模型。 接下来至少需要实现两个函数即init和forward。