pytorch实现线性回归的方法

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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 torchimport 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_predmodel= 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：

到此，关于“pytorch实现线性回归的方法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！