pytorch3——使用pytorch实现线性回归

pytorch 实现线性回归

导入模块

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt

数据准备

lr = 0.02# 学习率

# 创建训练集
torch.manual_seed(10)
x = torch.rand(20,1) * 10
y = 2*x + (5+torch.randn(20,1))

# 构建线性回归参数
w = torch.randn([1],requires_grad=True)
b = torch.zeros([1],requires_grad=True)

训练以及绘图

for iteration in range(1000):
    # 前向传播
    wx = torch.mul(w,x)
    y_pred = torch.add(wx,b)
    # 计算loss
    loss = (0.5*(y-y_pred)**2).mean()
    loss.backward()
    # sub_ 就地操作
    b.data.sub_(lr * b.grad)
    w.data.sub_(lr * w.grad)

    # 清空梯度
    w.grad.zero_()
    b.grad.zero_()

    if iteration % 20 == 0:
        # numpy 转 ndarray
        # scatter 散点
        plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())
        # plot 曲线
        plt.plot(x.data.numpy(),y_pred.data.numpy(),'r-',lw=5)
        plt.text(2,20,f'Loss={loss.data.numpy():.4f}',fontdict={'size':20,'color':'red'})
        plt.xlim(1.5,10)
        plt.ylim(8,28)
        plt.title(f"Iteration:{iteration}\n w:{w.data.numpy()},b{b.data.numpy()}")
        plt.pause(0.5)

    if loss.data.numpy() < 0.1:
        break

结果