利用paddlepaddle框架实现简单线性回归

编程小糕手

已于 2024-10-04 15:37:46 修改

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分类专栏：深度学习文章标签：人工智能 python

于 2024-10-04 15:35:57 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/magical2/article/details/142703181

文章目录

前言

这个案例实现了一个简单的线性回归模型，使用 PaddlePaddle 框架进行训练和预测。让读者熟悉paddlepaddle框架的模型流程。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、paddlepaddle是什么？

PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning）是百度开发的一个开源深度学习框架。它提供了多种工具和库，使得研究人员和开发者能够高效地构建、训练和部署深度学习模型PaddlePaddle 被广泛应用于各种行业和场景，如自动驾驶、医疗影像、语音识别等。

二、使用步骤

1.运行环境和引入库

运行环境：

Python版本：python3.7

框架版本：PaddlePaddle 1.8.0

（建议在AI Studio中运行）

引入库代码如下（示例）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import paddle
import paddle.fluid as fluid

fluid 是 PaddlePaddle 的一个子模块，主要用于定义和训练深度学习模型，提供了一系列用于构建神经网络、优化算法和数据处理的工具。

2.准备数据样本

代码如下（示例）：

train_data = np.array([[0.5], [0.6], [0.8], [1.1], [1.4]]).astype('float32')
y_true = np.array([[5.0], [5.5], [6.0], [6.8], [6.8]]).astype('float32')

3.定义模型

##定义占位符张量
x=fluid.layers.data(name='x', shape=[1], dtype='float32')
y=fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
y_predict=fluid.layers.fc(input=x,#输入张量
                          size=1,#输出值的个数
                          act=None)

前两行代码定义了两个占位符张量，分别是 x 和 y，用于存放输入数据和目标值（标签）。每个占位符都有以下参数：