PyTorch实现简单的线性回归

心️升明月

已于 2022-03-05 18:01:49 修改

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分类专栏：机器学习文章标签： pytorch 机器学习线性回归

于 2022-03-05 18:01:27 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43821559/article/details/123298468

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本文详细介绍了使用PyTorch实现线性模型，包括数据准备、模型设计、MSE损失函数和SGD优化器的应用，以及训练过程和结果展示。通过实例演示了如何调整权重和偏置，并展示了训练结果和模型测试。最后，通过二维曲线图和三维散点图呈现了训练过程的损失变化和参数演变。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、实现步骤

1、准备数据

x_data = torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
y_data = torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])

2、设计模型

class LinearModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel,self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(<

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pytorch 实现线性回归

qq_40107571的博客

06-26

847

pytorch 实现线性回归

Pytorch实现线性回归模型

小森的博客

04-21

2526

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。

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pytorch实现线性回归

Alive_lei的博客

03-18

191

coding=utf-8 “”" author:lei function: “”" from torch.optim import SGD import torch from torch import nn 定义一个device对象如果要转换为gpu上运行 device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) 准备数据 x = torch.rand([500, 1]).to(device) y_true = 3 * x

【pytorch】线性回归

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qq_47216024的博客

03-25

957

假设对函数，关于列向量x求导1、求导之前要先对y求和而不是直接y.backward()backward()方法通常用于计算标量张量的梯度。如果你有一个非标量张量（例如一个一维张量），直接调用会报错，因为 PyTorch 不知道如何对非标量张量进行反向传播。为了计算非标量张量的梯度，你需要将它转换为。常见的做法是对张量求和，然后对求和后的标量调用backward()。这样，你就可以计算出原始张量的梯度。y = x * x，所以每个元素。对y求和得到。对y_sum求导得到：2x_i因此，x.grad。

Pytorch实现线性回归Linear Regression

sweet_Mary的博客

08-01

1040

Batch Gradient Descent：使用整个训练集来更新模型的参数。学习率过低，需要大量的迭代才能获得最小值。对于线性回归，特定类型的噪声是高斯噪声。创建自定义模块（内含一个线性回归）用PyTorch实现线性回归模块。学习率过高，可能错过参数的最佳值。与上文类似，只是多加了个b。

用pytorch实现一个简单的线性回归模型

风中尘埃的博客

01-01

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我们使用pytorch实现一个简单的线性回归模型。(我是在jupyter notebook下做的，建议在这个环境下写代码) 首先我们先定义数据集： #数据集中的样本值 x = [35.7, 55.9, 58.2, 81.9, 56.3, 48.9, 33.9, 21.8, 48.4, 60.4, 68.4] #数据集中的标签 y = [0.5, 14.0, 15.0, 28.0, 11.0, 8.0, 3.0, -4.0, 6.0, 13.0, 21.0] x = torch.tens

用pytorch实现简单的线性回归

qq_39697468的博客

10-23

381

前言用pytorch,实现简单的线性回归。 # 一、用torch中内置的方法进行：用pandas读取事先准备好的csv文件，这个csv文件主要包含以下内容： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import torch data = pd.read_csv('../Income1.csv') 对数据进行可视化的操作 2.对数据的类型进行转换，使其转换为tensor（这边我用了两种转换方式

使用PyTorch实现简单线性回归模型的训练流程

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import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(20) y = np.array([5*x[i]+random.randint(1,20) for i in range(len(x))]) print("产生的X：",x) print("产生的y：",y) plt.plot(x,y,"r.") 产生的X： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1.

PyTorch|简单实现线性回归模型

木千之

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1785

线性回归是分析一个变量与另外一个（或多个）变量之间关系的一种方法，该方法需要从实际数据中抽象出因变量Y、自变量X，且假定Y相对于X按照近似线性的方式变化，即函数图像上近似呈现一条直线。通常可以用下述公式表示，而模型求解目标为确定其中的斜率W与偏置b。

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1、准备数据集2、设计使用类的模型继承nn.Module3、构造loss、optimizer使用pytorchAPI 4、循环训练forward,backward,updata model.linear.weight.item()是一个数y_test.data是一个张量这里不明白的看上一章节

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线性回归是机器学习入门知识，应用十分广泛。线性回归利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的，其表达形式为y=wx+b+ey = wx+b+ey=wx+b+e，eee为误差服从均值为0的正态分布。首先让我们来确认线性回归的损失函数：loss=∑iN12(yi−(wxi+b))2 loss = \sum_i^N \frac 1 2 ({y_i-(wx_i+b)})^2 l...

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