PyTorch如何搭建一维线性回归模型

这篇文章主要介绍了PyTorch如何搭建一维线性回归模型，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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值，我们很自然想到的方法就是求它的偏导数，让它的偏导数等于0来估计它的参数，即：

求解以上两式，我们就可以得到最优解。

2）代码实现

首先，我们需要“制造”出一些数据集：

import torch import matplotlib.pyplot as plt     x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) y = 3*x + 10 + torch.rand(x.size()) # 上面这行代码是制造出接近y=3x+10的数据集，后面加上torch.rand()函数制造噪音   # 画图 plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy()) plt.show()

我们想要拟合的一维回归模型是。上面制造的数据集也是比较接近这个模型的，但是为了达到学习效果，人为地加上了torch.rand()值增加一些干扰。

上面人为制造出来的数据集的分布如下：

有了数据，我们就要开始定义我们的模型，这里定义的是一个输入层和输出层都只有一维的模型，并且使用了“先判断后使用”的基本结构来合理使用GPU加速。

class LinearRegression(nn.Module):   def __init__(self):     super(LinearRegression, self).__init__()     self.linear = nn.Linear(1, 1) # 输入和输出的维度都是1   def forward(self, x):     out = self.linear(x)     return out   if torch.cuda.is_available():   model = LinearRegression().cuda() else:   model = LinearRegression()

然后我们定义出损失函数和优化函数，这里使用均方误差作为损失函数，使用梯度下降进行优化：

criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2)

接下来，开始进行模型的训练。

num_epochs = 1000 for epoch in range(num_epochs):   if torch.cuda.is_available():     inputs = Variable(x).cuda()     target = Variable(y).cuda()   else:     inputs = Variable(x)     target = Variable(y)     # 向前传播   out = model(inputs)   loss = criterion(out, target)     # 向后传播   optimizer.zero_grad() # 注意每次迭代都需要清零   loss.backward()   optimizer.step()     if (epoch+1) %20 == 0:     print('Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.data[0]))

首先定义了迭代的次数，这里为1000次，先向前传播计算出损失函数，然后向后传播计算梯度，这里需要注意的是，每次计算梯度前都要记得将梯度归零，不然梯度会累加到一起造成结果不收敛。为了便于看到结果，每隔一段时间输出当前的迭代轮数和损失函数。

接下来，我们通过model.eval()函数将模型变为测试模式，然后将数据放入模型中进行预测。最后，通过画图工具matplotlib看一下我们拟合的结果，代码如下：

model.eval() if torch.cuda.is_available():   predict = model(Variable(x).cuda())   predict = predict.data.cpu().numpy() else:   predict = model(Variable(x))   predict = predict.data.numpy() plt.plot(x.numpy(), y.numpy(), 'ro', label='Original Data') plt.plot(x.numpy(), predict, label='Fitting Line') plt.show()

其拟合结果如下图：

附上完整代码：

# !/usr/bin/python # coding: utf8 # @Time  : 2018-07-28 18:40 # @Author : Liam # @Email  : luyu.real@qq.com # @Software: PyCharm #            .::::. #           .::::::::. #           ::::::::::: #         ..:::::::::::' #        '::::::::::::' #         .:::::::::: #      '::::::::::::::.. #         ..::::::::::::. #        ``:::::::::::::::: #        ::::``:::::::::'    .:::. #        ::::'  ':::::'    .::::::::. #       .::::'   ::::   .:::::::'::::. #      .:::'    ::::: .:::::::::' ':::::. #      .::'    :::::.:::::::::'   ':::::. #     .::'     ::::::::::::::'     ``::::. #   ...:::      ::::::::::::'       ``::. #   ```` ':.     ':::::::::'         ::::.. #            '.:::::'          ':'````.. #           美女保佑 永无BUG   import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn     x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) y = 3*x + 10 + torch.rand(x.size()) # 上面这行代码是制造出接近y=3x+10的数据集，后面加上torch.rand()函数制造噪音   # 画图 # plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy()) # plt.show() class LinearRegression(nn.Module):   def __init__(self):     super(LinearRegression, self).__init__()     self.linear = nn.Linear(1, 1) # 输入和输出的维度都是1   def forward(self, x):     out = self.linear(x)     return out   if torch.cuda.is_available():   model = LinearRegression().cuda() else:   model = LinearRegression()   criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2)   num_epochs = 1000 for epoch in range(num_epochs):   if torch.cuda.is_available():     inputs = Variable(x).cuda()     target = Variable(y).cuda()   else:     inputs = Variable(x)     target = Variable(y)     # 向前传播   out = model(inputs)   loss = criterion(out, target)     # 向后传播   optimizer.zero_grad() # 注意每次迭代都需要清零   loss.backward()   optimizer.step()     if (epoch+1) %20 == 0:     print('Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.data[0])) model.eval() if torch.cuda.is_available():   predict = model(Variable(x).cuda())   predict = predict.data.cpu().numpy() else:   predict = model(Variable(x))   predict = predict.data.numpy() plt.plot(x.numpy(), y.numpy(), 'ro', label='Original Data') plt.plot(x.numpy(), predict, label='Fitting Line') plt.show()

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