线性模型啊

本文详细展示了如何用Python中的torch库实现线性回归,并通过matplotlib展示每一步的损失函数值变化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import torch
 print(torch.__version__)
#conda install matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = [1, 2, 3]
y_data = [2, 4, 6]
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 = []

for w in np.arange(0,4.1,0.1):
    print('w=',w)
    l_sum = 0
    
    for x_val , y_val in zip(x_data,y_data):
        y_pred_val = forward(x_val)
        loss_val = loss(x_val,y_val)
        l_sum+=loss_val
        print('\t',x_val,y_val,y_pred_val,loss_val)
    print('mse=',l_sum/3)
    w_list.append(w)
    mse_list.append(l_sum/3)
len(w_list)
len(mse_list)
plt.plot(w_list,mse_list)
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