Pytorch建立第一个神经网络模型 关系拟合（回归）

最新推荐文章于 2024-09-30 16:26:34 发布
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本文详细介绍了一套完整的神经网络训练流程，包括数据集的建立、神经网络的构建、使用optimizer进行训练优化以及训练过程的可视化展示。

一.建立数据集
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二.建立神经网络
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三.训练优化网络
optimizer 是训练的工具
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四.可视化显示
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PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
[Python人工智能] 四十八.PyTorch入门 (3)回归神经网络与关系拟合案例详解
最新发布
杨秀璋的专栏
02-04 999
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解PyTorch入门知识，包括变量张量和激励函数。这篇文章将继续介绍PyTorch入门知识，以回归神经网络为例，来介绍如何使用PyTorch搭建神经网络并实现关系拟合。前面我们的Python人工智能主要以TensorFlow和Keras为主，而现在最主流的深度学习框架是PyTorch。结合读者建议和个人爱好，接下来我们将分享PoTorch入门文章，希望对初学者有所帮助。
PyTorch回归模型神经网络搭建
KevinFretteeo的博客
05-03 589
问题 我手里现在有将近200个实验室的数据，想要结合材料科学与PyTorch来预测材料性能，新人小白，学习了有一个月了，花了时间学习了Python基础课，也在b站学了一些PyTorch的课程，由于网上教程绝大多数都是处理图片数据，我的是csv表格数据，学习进度一直提不起来。 这段代码是我写的一小段demo，我一直不清楚到底该怎么加载测试集测试模型，我这段代码好像只是把测试集又训练了一遍，图像输出也有问题，想请教一下大家我测试集加载有问题吗？具体来说应该怎么测试神经网络回归模型？或是我这一部分代码的存在的问题
Pytorch构建神经网络多元线性回归模型
Liuyan_analysis的博客
09-14 818
零基础构建多元线性回归
PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例
09-20
本篇文章主要介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
pytorch 构件简单神经网络回归模型
weixin_42102716的博客
05-28 267
import torch # import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) y=x.pow(2)+0.2...
3.1 PyTorch搭建第一个神经网络-关系拟合（回归Regression）
01-21
1.写在前面         这次我会来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条来表示. 或者说, 是如何在数据当中找到他们的关系, 然后用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条。 2.建立数据集         我们创建一些假数据来模拟真实的情况. 比如一个一元二次函数: y = a * x^2 + b, 我们给 y 数据加上一点噪声来更加真实的展示它。 import torch import matplotlib.pyplot as plt x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data
pytorch线性/非线性回归拟合
雷东宸的博客
09-30 1947
简单实现在深度学习中，如何利用pytorch把线性回归、非线性回归通过神经网络快速拟合出来。
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行回归预测
xfysq_的博客
08-11 3551
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行回归预测
神经网络和深度学习-用pytorch实现线性回归
Ricardo_PING的Blog
11-25 1496
神经网络和深度学习-用pytorch实现线性回归
PyTorch搭建多项式回归模型（三）
09-19
主要为大家详细介绍了PyTorch搭建多项式回归模型，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Python利用神经网络解决非线性回归问题实例详解
09-19
主要介绍了Python利用神经网络解决非线性回归问题,结合实例形式详细分析了Python使用神经网络解决非线性回归问题的相关原理与实现技巧,需要的朋友可以参考下
最简单深度学习Python实现（回归问题）
01-06
回归问题它预测的是一个连续值而不是离散的标签。 本次要预测的是波士顿郊区房屋价格的中位数。 首先，我们通过keras加载数据集 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() 我们有404个训练样本和102个测试样本。每个样本都有13个特征值。 print(train_data.shape,'\n',test_data.shape) 目标是房屋价格的中位数 print(train_targets)
关系拟合 (回归)
weixin_30621919的博客
11-07 343
unsqueeze 一维变二维 建立数据集 我们创建一些假数据来模拟真实的情况. 比如一个一元二次函数:y = a * x^2 + b, 我们给y数据加上一点噪声来更加真实的展示它. import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt x = torch.unsq...
Pytorch 初学---神经网络线性回归以及模型保存
SinGaln的博客
04-30 972
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as op from torch.autograd import Variable x = Variable(torch.Tensor([[1,2],[3,4],[4,2]]),requires_grad = False) y = Variable(torch.Tensor([[3],[...
Pytorch实现线性回归模型
小森的博客
04-21 2638
我们接下来使用Pytorch的API来手动构建一个线性回归的假设函数损失函数及优化方法，熟悉一下训练模型的流程。🧨我们将这批数据每次分成16份训练，并且这样重复训练epochs次，可以更深入地学习数据中的特征和模式，有助于防止模型快速陷入局部最优解，从而提高模型的泛化能力，而且。由于每个批次的数据都是随机抽取的。方法被调用时，PyTorch 会自动计算该张量相对于所有需要梯度的参数的梯度，并将这些梯度累加到对应参数的。是简单函数还是复杂的损失函数，都能利用相同的方法来进行梯度的反向传播。
Pytorch使用——函数拟合问题样例
skyrim_H的博客
02-09 2254
前言 Pytorch使用——回归问题样例 在上一篇文章中，我们解决了一个简单的线性回归问题，即建立了一个线性模型，通过机器学习的方法把bias和weight求出来了。 那么现在我们就要真正地搭建一个神经网络，将线性层和激活函数进行排列组合，完成一些复杂的工作，比如任意函数曲线拟合，我曾经看到有人说理论上线性层加激活函数的排列组合可以模拟任意模型。 头文件 这一次我们使用了这些库 from turtle import forward from typing import Any, Callable impor
神经网络回归预测技术：快速高效模型调参
具体涵盖了神经网络模型的构建、调参过程以及如何利用其进行预测等核心知识点。此外，资源中还包含一个与神经网络相关的Python代码文件，文件名为'8.py'和'8神经网络.py'，这些文件可能包含了实际构建和训练神经网络...
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