pytorch实现简单的线性回归cpu版本和gpu版本

最新推荐文章于 2025-02-20 19:52:20 发布

BRYTLEVSON

最新推荐文章于 2025-02-20 19:52:20 发布

阅读量662

点赞数

分类专栏：笔记记录 pytorch python 文章标签： pytorch 线性回归人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/brytlevson/article/details/131659051

版权

笔记记录同时被 3 个专栏收录

16 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

python

48 篇文章

订阅专栏

pytorch

2 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了如何使用PyTorch实现简单的线性回归模型，包括CPU版本和GPU版本的实现步骤。在GPU版本中，特别强调了训练后将GPU张量转换到CPU以及detach()操作的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pytorch实现简单的线性回归cpu版本和gpu版本

实现步骤

准备数据
定义模型
实例化模型,实例优化器类,实例loss
循环进行梯度下降,参数更新

cpu版本实现

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.optim import SGD

# 1. 准备数据
x =

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

BRYTLEVSON

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Pytorch基础实战-通过简单的线性回归了解pytorch

qichen1997的博客

03-16

443

Pytorch基础实战-通过简单的线性回归了解pytorch

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

2401_85325519的博客

07-18

1179

Python 是一种强大的编程语言，特别适合处理和分析大数据，广泛应用于各种科学计算中。Python有很多库可以方便地实现各种高级功能，例如：NumPy, Pandas, Matplotlib等。PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch。它主要由 Facebook 的 AI 研究团队开发，用于实现深度学习算法。PyTorch 以张量为基本数据结构，可以在GPU或CPU上进行计算。具有动态定义计算图的特性，使得 PyTorch 在编写和调试模型方面更具优势。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

17 NLP_pytorch(GPU 实现线性回归)

weixin_41672684的博客

05-18

237

import torch import torch.nn as nn from torch import optim import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #定义一个device对象 device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 0 定义数据 x=torch.rand([50,1]).to(device) y=x*3+0.8 #因为x是GPU.

pytorchGPU|CPU自动推断版线性回归demo

weixin_43069769的博客

08-21

373

from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.utils import shuffle import torch import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm import numpy as np def is_GPU(tensor): ''' 函数名 : cpu 或者 gpu 自动推断函数 :param tensor: tensor结构数据 :r

python线性回归、pytorch实现线性回归，包括GPU运行方式

08-27

内容概要：基于python深度学习框架pytorch实现线性回归，代码是jupyter版本，可直接在vscode中打开，只需要选择带torch的kernel即可完美运行。后续添加了GPU支持的方法，整体较为简单适合人群：pytorch的入门人群，不需要太深的python基础能学到什么：1.线性回归。2.pytorch搭建网络。3.pytorch采用GPU的方式。阅读建议：此资源以最简单的线性回归为实力，代码分步编辑，数据集也简单。

5 使用pytorch实现线性回归

Micoreal的博客

01-28

475

个人学习笔记

pytorch深度学习之一神经网络梯度下降和线性回归

qianbo042311的博客

07-14

762

a-a[0] ,也就意味着所有的行减去第一行，这样b的第一行就是[0,0,0], ===>exp(0)= 1 所以torch.exp(b)[0].numpy 都是1.

PyTorch 系统教程：PyTorch 入门项目（简单线性回归）

最新发布

neweastsun的专栏

02-20

1267

PyTorch提供了开发复杂机器学习模型所需的灵活性、可扩展性和可访问性。本指南是你PyTorch之旅的第一步。随着你获得更多的经验，可以探索更高级的主题，例如使用gpu进行更快的计算和实现其他类型的神经网络。

【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归！

小森的博客

07-10

1298

🍊。上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新，在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等；那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API！nn.Module是 PyTorch 框架中用于构建所有神经网络模型的基类。在 PyTorch 中，几乎所有的神经网络模块（如层、卷积层、池化层、全连接层等）都继承自nn.Module。这个类提供了构建复杂网络所需的基本功能，如参数管理、模块嵌套、模型的前向传播等。__init__需要调用super。

PyTorch 框架实现线性回归 散点图

02-18

### 使用 PyTorch 实现线性回归模型为了实现线性回归模型，定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `LinearRegression`。此类中初始化了一层线性变换，该变换接受一维输入并给出一维输出[^1]。 ```python import ...

Pytorch中自定义net实现回归算法

weixin_52277121的博客

03-17

360

【代码】Pytorch中自定义net实现回归算法。

【动手学深度学习】线性回归 + 基础优化算法

Vincy_King

01-05

720

1. 线性回归 2. 基础优化算法 3. 线性回归的从零开始实现 import random import torch from d2l import torch as d2l # 构造人造数据集 def synthetic_data(w,b,num_examples): """生成 y=Xw+b+噪声""" X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w))) y=torch.matmul(X,w)+b y+=torch.normal(0,0

PyTorch实战——线性回归在 cpu、gpu下的运行过程

weixin_61057398的博客

08-19

2292

class LinearRegressionModel(nn.Module):#定义一个类，然后继承nn模块下的一个Module功能def __init__(self,input_dim,output_dim):#一个线性回归模型，给出x，y，训练出w，b，是的y=wx+b成立self.linear=nn.Linear(input_dim,output_dim)#nn.Linear是一个全连接层，因为通常Linear()函数通常用于设置网络中的全连接层。

深度学习之线性回归

li_shucai的博客

02-14

854

文章目录线性回归的基本要素模型数据集损失函数优化函数线性回归模型从零开始实现生成数据集使用图像来展示生成的数据读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化函数模型训练线性回归模型的pytorch实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化函数模型训练两种实现方式的比较 线性回归的基本要素模型基本线性模型： Y=X⋅W+b \textbf{Y} = \textbf{...

TensorFlow总结（1）——线性回归(CPU)，附代码

weixin_43301259的博客

06-25

481

TensorFlow 线性回归(CPU) 实验目的 1.掌握使用TensorFlow进行线性回归 2.掌握TensorFlow的基本运行流程实验原理 线性回归是用来度量变量间关系的统计技术。该算法的实现并不复杂，但可以适用于很多情形。正是因为这些原因，以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。不管在两个变量（简单回归）或多个变量（多元回归）情形下，线性回归都是对一个依赖变量，多个独立变量xi，一个随机值b间的关系建模。利用TensorFlow实现一个简单的线性回归模型：分析一些代码基础及说明如何

深度学习（机器学习、神经网络）的最佳 CPU推荐

专注于3D渲染行业，分享3D渲染的经验和技巧

05-08

8751

选择用于数据科学的 CPU 或用于挖矿的CPU 时需要考虑很多因素，但本文将探讨其中最重要的三个因素：成本、功耗和性能。希望在阅读本购买指南后，您会了解哪种计算机最适合您的需求！决定处理器时需要考虑许多因素。选择芯片时，内核数量、时钟速度和价格范围都会发挥作用。在这里，我们将分解最重要的考虑因素，并帮助您决定哪种 CPU 适合您。首先，对于这个问题，没有一个适合所有人的答案。很大程度上取决于您正在从事的深度学习项目类型以及您的预算中有多少可用资金。

【动手学深度学习v2笔记】线性回归 + 基础优化算法

希望你会喜欢

01-09

2025

线性回归 + 基础优化算法1 线性回归1.1 一个简单模型1.2 线性模型1.3 平方损失1.4 训练数据1.5 损失函数1.6 显式解2 基础优化算法3 线性回归的从零开始实现4 线性回归的简洁实现 1 线性回归 1.1 一个简单模型 1.2 线性模型上图将权重层和输入层看成一层，输入层各权重均为1。 1.3 平方损失 1.4 训练数据 1.5 损失函数 argmin()函数是求当损失函数最小的时候的参数值。 1.6 显式解方程的解可以写出y=f(x)的叫显式解，要求解的未知量

DNN线性回归（PyTorch，熟悉CPU与GPU环境）

人工智能方向，计算机视觉

08-01

1505

在CPU与GPU环境下使用PyTorch框架（训练线性回归模型）