深度学习——用PyTorch实现线性回归（B站刘二大人P5学习笔记）

构造一个简单神经网络（线性model）的步骤：

• 构建数据集

x_data = torch.Tensor([[1.0] ,[2.0], [3.0]])
y_data = torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]])

• 设计模型

把模型定义成一个类，代码模板（以后写模型都可以参考这个模板）：

import torch


class LinearModel(torch.nn.Module):
    # 构造函数：初始化对象默认调用的函数
    def __init__(self):
        # 必写
        super(LinearModel, self).__init__()
        # 构造对象
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)

    # 前馈任务所要进行的计算
    def forward(self, x):
        y_pred = self.linear(x)
        return y_pred

# 实例化对象
model = LinearModel()

• 构造损失函数和优化器，代码如下：

#损失函数对象
criterion=torch.nn.MSELoss(size_average=False)
#优化器对象
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)

• 写训练周期（前馈——反馈——更新） 

训练过程代码如下：

# 进行训练
for epoch in range(100):
    # 计算y hat
    y_pred = model(x_data)
    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    print(epoch, loss.item())

    # 所有权重每次都梯度清零
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播求梯度
    loss.backward()
    # 更新，step（）更新函数
    optimizer.step()

 完整代码如下：

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):
    # 构造函数：初始化对象默认调用的函数
    def __init__(self):
        # 必写
        super(LinearModel, self).__init__()
        # 构造对象
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)

    # 前馈任务所要进行的计算
    def forward(self, x):
        y_pred = self.linear(x)
        return y_pred


# 实例化
model = LinearModel()

# 损失函数对象
criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)
# 优化器对象
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 进行训练
for epoch in range(100):
    # 计算y hat
    y_pred = model(x_data)
    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    print(epoch, loss.item())

    # 所有权重每次都梯度清零
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播求梯度
    loss.backward()
    # 更新，step（）更新函数
    optimizer.step()

# 输出权重和偏置
print('w=', model.linear.weight.item())
print('b=', model.linear.bias.item())

# 测试
x_test = torch.Tensor([[4.0]])
y_test = torch = model(x_test)
print('y_pred=', y_test.data)

 运行结果如图：

因为是随机梯度下降算法，所以每次训练结果都是不同的，运行结果不用拘泥于数字。

补充：

• torch.nn.Linear类

•  torch.nn.MSELoss类 :    

                 size_average：是否求均值

                 reduce：最终是否需要降维（一般不考虑）

•  torch.optim.SGD类：

              params：模型中所有需要训练的参数

              lr：自定义学习率

              momentum：是否需要冲量

最后

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