使用pytorch实现线性回归

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下

线性回归都是包括以下几个步骤：定义模型、选择损失函数、选择优化函数、 训练数据、测试

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建数据集
x_data= torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0],[5.0],[6.0]])
y_data= torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0],[10.0],[12.0]])
#定义模型
class LinearModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear= torch.nn.Linear(1,1) #表示输入输出都只有一层,相当于前向传播中的函数模型，因为我们一般都不知道函数是什么形式的

    def forward(self, x):
        y_pred= self.linear(x)
        return y_pred
model= LinearModel()
# 使用均方误差作为损失函数
criterion= torch.nn.MSELoss(size_average= False)
#使用梯度下降作为优化SGD
# 从下面几种优化器的生成结果图像可以看出，SGD和ASGD效果最好，因为他们的图像收敛速度最快
optimizer= torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)
# ASGD
# optimizer= torch.optim.ASGD(model.parameters(),lr=0.01)
# optimizer= torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr= 0.01)
# optimizer= torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr= 0.01)
# optimizer= torch.optim.Adamax(model.parameters(),lr= 0.01)
# 训练
epoch_list=[]
loss_list=[]
for epoch in range(100):
    y_pred= model(x_data)
    loss= criterion(y_pred, y_data)
    epoch_list.append(epoch)
    loss_list.append(loss.item())
    print(epoch, loss.item())

    optimizer.zero_grad() #梯度归零
    loss.backward()  #反向传播
    optimizer.step() #更新参数

print("w= ", model.linear.weight.item())
print("b= ",model.linear.bias.item())

x_test= torch.Tensor([[7.0]])
y_test= model(x_test)
print("y_pred= ",y_test.data)

plt.plot(epoch_list, loss_list)
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("loss_val")
plt.show()

使用SGD优化器图像：

使用ASGD优化器图像：

使用Adagrad优化器图像：

使用Adamax优化器图像：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

    线性回归实战 使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(backward).更新模型参数(update)) #author:yuquanle #data:2018.2.5 #Study of LinearRegression use PyTorch import torch from torch.autograd import Variable # train

  • pytorch使用Variable实现线性回归

    本文实例为大家分享了pytorch使用Variable实现线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.手动计算梯度实现线性回归 #导入相关包 import torch as t import matplotlib.pyplot as plt #构造数据 def get_fake_data(batch_size = 8): #设置随机种子数,这样每次生成的随机数都是一样的 t.manual_seed(10) #产生随机数据:y = 2*x+3,加上了一些噪声 x = t.rand(batch

  • pytorch实现线性回归以及多元回归

    pytorch实现线性回归以及多元回归

    本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归以及多元回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 最近在学习pytorch,现在把学习的代码放在这里,下面是github链接 直接附上github代码 # 实现一个线性回归 # 所有的层结构和损失函数都来自于 torch.nn # torch.optim 是一个实现各种优化算法的包,调用的时候必须是需要优化的参数传入,这些参数都必须是Variable x_train = np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93

  • 利用Pytorch实现简单的线性回归算法

    最近听了张江老师的深度学习课程,用Pytorch实现神经网络预测,之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow,听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做,而且更方便快捷,自己尝试了一下代码的逻辑确实比较简单. Pytorch涉及的基本数据类型是tensor(张量)和Autograd(自动微分变量),对于这些概念我也是一知半解,tensor和向量,矩阵等概念都有交叉的部分,下次有时间好好补一下数学的基础知识,不过现阶段的任务主要是应用,学习掌握思维和方法即可,就不再

  • PyTorch搭建一维线性回归模型（二）

    PyTorch搭建一维线性回归模型（二）

    PyTorch基础入门二:PyTorch搭建一维线性回归模型 1)一维线性回归模型的理论基础 给定数据集,线性回归希望能够优化出一个好的函数,使得能够和尽可能接近. 如何才能学习到参数和呢?很简单,只需要确定如何衡量与之间的差别,我们一般通过损失函数(Loss Funciton)来衡量:.取平方是因为距离有正有负,我们于是将它们变为全是正的.这就是著名的均方误差.我们要做的事情就是希望能够找到和,使得: 均方差误差非常直观,也有着很好的几何意义,对应了常用的欧式距离.现在要求解这个连续函数的最小

  • pytorch实现线性回归

    pytorch实现线性回归

    pytorch实现线性回归代码练习实例,供大家参考,具体内容如下 欢迎大家指正,希望可以通过小的练习提升对于pytorch的掌握 # 随机初始化一个二维数据集,使用朋友torch训练一个回归模型 import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(20) y = np.array([5*x[i] + random.randint(1,20) for i in range(len(x))])

  • 使用pytorch实现线性回归

    使用pytorch实现线性回归

    本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 线性回归都是包括以下几个步骤:定义模型.选择损失函数.选择优化函数. 训练数据.测试 import torch import matplotlib.pyplot as plt # 构建数据集 x_data= torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0],[5.0],[6.0]]) y_data= torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0],[10.0]

  • PyTorch实现线性回归详细过程

    PyTorch实现线性回归详细过程

    目录 一.实现步骤 1.准备数据 2.设计模型 3.构造损失函数和优化器 4.训练过程 5.结果展示 二.参考文献 一.实现步骤 1.准备数据 x_data = torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) 2.设计模型 class LinearModel(torch.nn.Module):     def __init__(self):         super(LinearModel

  • Pytorch反向传播中的细节-计算梯度时的默认累加操作

    Pytorch反向传播中的细节-计算梯度时的默认累加操作

    Pytorch反向传播计算梯度默认累加 今天学习pytorch实现简单的线性回归,发现了pytorch的反向传播时计算梯度采用的累加机制, 于是百度来一下,好多博客都说了累加机制,但是好多都没有说明这个累加机制到底会有啥影响, 所以我趁着自己练习的一个例子正好直观的看一下以及如何解决: pytorch实现线性回归 先附上试验代码来感受一下: torch.manual_seed(6) lr = 0.01 # 学习率 result = [] # 创建训练数据 x = torch.rand(20, 1

  • pytorch自定义loss损失函数

    pytorch自定义loss损失函数

    目录 步骤1:添加自定义的类 步骤2:修改使用的loss函数 自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: class CustomLoss(nn.Module): # 注意继承 nn.Module     def __init__(self):         super(CustomLoss, self).__init__()     def forward(self, x, y):        

随机推荐