使用PyTorch实现线性回归模型：从数据生成到模型训练

使用PyTorch实现线性回归模型：从数据生成到模型训练

线性回归是机器学习中的一种基本算法，用于预测目标变量与一个或多个自变量之间的关系。在本文中，我们将详细介绍如何使用PyTorch实现一个简单的线性回归模型。这包括数据的生成、模型的构建、损失函数的定义以及优化器的使用。通过这个案例，您将学习到如何利用PyTorch进行深度学习模型的训练和评估。

1. 数据生成

首先，我们需要生成用于训练的数据。在这个例子中，我们使用sklearn.datasets模块中的make_regression函数来创建一个线性回归数据集。该函数可以生成具有指定数量样本、特征和噪声水平的线性回归数据。

from sklearn.datasets import make_regression
import torch

def create_dataset():
    x, y, coef = make_regression(n_samples=100,
                                 n_features=1,
                                 noise=10,
                                 coef=True,
                                 bias=1.5,
                                 random_state=0)
    # 将构建数据转换为张量类型
    x = torch.tensor(x)
    y = torch.tensor(y)
    return x, y, coef

x, y, coef = create_dataset()

2. 数据可视化

为了更好地理解数据，我们可以绘制出真实的线性回归结果。