用Pytorch实现一个线性回归_pytorch实现线性回归并计算cost-程序员宅基地

技术标签： 深度学习  pytorch  线性回归  

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问题描述

假设学生在期末考试中，如果他们花x个小时在一门课程上，他们将得到y分。

x (hours) y (points)
1 2
2 4
3 6
4 ？

问题是在这门课上花费4个小时时，得到的分数是多少?

很显然这是一个回归的问题。
下面结局这个问题的方法，是机器学习训练任务的基本方法论，可以基于此构建出更为复杂的模型去处理更为复杂的任务。

代码与注释

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):	#将模型构建成一个类，并且继承自Moudle
    def __init__(self):	#构造函数
        super(LinearModel, self).__init__() #调用父类的构造，固定写法，这一步必须要有
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) #Linear是一个类，类后面加括号意思是构建了一个对象，括号里面是的参数是权重和偏置
        
    def forward(self, x):	#前向传播函数
        y_pred = self.linear(x) #在一个对象的后面加括号，实现了一个可调用的对象，x送入Linear对象，执行w * x + b
        return y_pred
model = LinearModel()

# 损失函数，将向量里的损失进行求和，得到一个标量的损失值，MSELoss也继承自nn.Moudle
criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)
# 优化器，不继承自Moudle，不会构建计算图,构建出的优化器知道要对哪些参数做优化，并且知道学习率
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练
for epoch in range(100):
    y_pred = model(x_data)	#先计算y_hat
    loss = criterion(y_pred, y_data) #计算损失
    print(epoch, loss) #loss是一个标量，一个对象，会自动调用__str__()函数，不会产生计算图，是安全的
    optimizer.zero_grad()	#梯度归0
    loss.backward()	#反向传播
    optimizer.step()	#step()用来做更新，根据预先设置的参数以及包含的梯度和学习率自动进行更新
    
# 输出 weight 和 bias
print('w = ', model.linear.weight.item()) #weight是一个矩阵，加上.item()让其只显示数值
print('b = ', model.linear.bias.item())

# Test Model
x_test = torch.Tensor([[4.0]])
y_test = model(x_test)

print('y_pred = ', y_test.data)

训练结果：
在这里插入图片描述
可以看到，通过不断的迭代，参数中的weight趋近于2，b趋近于0，最终的预测值趋近于8。
上面用的nn.Linear是一个线性模型，如下图所示：
在这里插入图片描述

总结

对于一个模型，都要将其构建成一个类，并且继承自Module,至少定义两个方法，一个是构造函数__init__(self)，另一个是forward()。而backward会由Module里自动根据计算图计算。

对于整个训练搭建和训练的的步骤，总结为以下四步：

  1. Prepare dataset
  2. Design model using Class
  3. Construct loss and optimizer
  4. Training cycle

然后就是不断的前馈—反馈—更新----前馈—反馈—更新最后使Loss收敛。

参考资料

[1] https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=5
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/hshudoudou/article/details/127060601

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