pytorch学习(一)线性模型

pytorch是一个基础的python的科学计算库,它有以下特点:

  • 类似于numpy,但是它可以使用GPU
  • 可以用它来定义深度学习模型,可以灵活的进行深度学习模型的训练和使用

线性模型

线性模型的基本形式为: f ( x ) = w T x + b f(x)=w^Tx+b f(x)=wTx+b,线性模型的参数是w和b,它的学习是通过不断减少损失实现的,其损失一般为均方损失

在这里插入图片描述
pytorch代码实现:

# from tkinter import W
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[2.0,4.0,6.0]

def forward(x):
    return x*w

def loss(x,y):
    y_pred=forward(x)
    return (y_pred-y)*(y_pred-y)

w_list=[]
mse_list=[]

# 对于不同的w,手动模拟学习的过程
for w in np.ara
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