pytorch 实现线性回归

最新推荐文章于 2024-08-01 21:08:58 发布
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分类专栏： TensorFlow
liurunsen
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44510615/article/details/90112533
本文介绍了如何使用PyTorch实现线性回归，详细阐述了线性回归的数学原理，包括损失函数和随机梯度下降法在优化模型参数过程中的应用，最终展示了一个成功的拟合例子。

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实现线性回归

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

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pytroch 中Variable实现线性回归
微信号：RunsenLiu
05-13 1213
用Variable实现线性回归 import torch as t %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display import numpy as np # 设置随机数种子，为了在不同人电脑上运行时下面的输出一致 t.manual_seed(1000) def get_f...
numpy和pytorch实现线性回归
qq_41978536的博客
05-14 878
一、numpy实现线性回归 输入框19是定义的一个线性回归类。 输入框20是测试线性回归是否正常，输入的数据权值分别是3,4,6，偏置项是5，设置学习率0.001，迭代次数5000，每迭代50次输出一次损失函数的值。 验证结果如下： 可以看到，损失函数的值在不断减小，回归出来的各种参数也与我们的设定值几乎相等。 二、pytorch实现线性回归 结果如下图： 三、pytorch实现一个简单的...
用pytorch实现神经网络线性回归
qq_41568035的博客
04-30 456
用pytorch实现神经网络线性回归 import torch import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn, optim from time import perf_counter x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-3, 3, 10000), dim=1) y = x + 1.2 * torch.rand(x.size()) class LR(nn.Module): def __init__(se
pytorch学习：一元线性回归代码
xckkcxxck的博客
08-07 518
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Aug 7 11:15:54 2018 @author: www """ import numpy as np import torch from torch import nn from torch import optim from torch.autograd import Variable impo...
python实现简单的线性回归实战+pytorch实现线性回归
Turbo_Come的博客
06-20 804
目录 计算损失函数值：​​ 通过不断的迭代计算线性表达式的权重，偏置： 具体python代码实现如下： data.csv数据如下： 计算损失函数值： 通过不断的迭代计算线性表达式的权重，偏置： 具体python代码实现如下： """ e - N（0，1） 噪声 Y=（W x + b）+ e """ import torch import numpy a...
Pytorch实现线性回归模型
小森的博客
04-21 2550
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。
Pytorch实现线性回归Linear Regression
sweet_Mary的博客
08-01 1064
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实现线性回归模型
chairon的博客
01-15 1932
通过构造一个 class LinearModel类来实现，所有的模型类都需要继承nn.Module,这是所有神经忘了模块的基础类。在PyTorch中计算图是通过mini-batch形式进行，所以X、Y都是多维的Tensor。前面已经学习过线性模型相关的内容，实现线性模型的过程并没有使用到Pytorch。之前用过Pytorch的Tensor进行Forward、Backward计算。()：它使类的实例可以像函数一样被调用。而使用Pytorch构造模型，重点时在构建计算图和损失函数上。采用MSE作为损失函数。
PyTorch实现线性回归：从理论到代码.txt
最新发布
10-24
PyTorch实现线性回归是一个涉及机器学习和深度学习基本概念的应用实例。线性回归的目标在于找到能够最佳拟合输入特征和输出目标之间关系的直线，即通过线性方程来描述这种关系。在PyTorch框架下，线性回归的实现分为...
python线性回归、pytorch实现线性回归，包括GPU运行方式
08-27
内容概要：基于python深度学习框架pytorch实现线性回归，代码是jupyter版本，可直接在vscode中打开，只需要选择带torch的kernel即可完美运行。后续添加了GPU支持的方法，整体较为简单 适合人群：pytorch的入门人群，...
pytorch实现前馈神经网络实验（手动）代码
10-31
参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37534947/article/details/109394648
PyTorch深度学习实践（五）用PyTorch实现线性回归
想握住此生辽阔
08-30 553
①准备数据集 ②设计模型 ③构造损失函数和优化器 ④训练周期：前馈反馈更新，前馈算损失，反馈算梯度，用梯度下降算法更新权重 准备数据 设计模型 PyTorch定义模型 ①首先把模型定义成一个类 ② ③构造损失函数和优化器 训练过程：先算y^ ，再算损失，这两个叫前馈，然后是后向传播，更新 构造损失函数和优化器 代码展现 import torch x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#构建数据集 y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0]
pytorch入门（一）—— 线性回归算法
随笔
07-08 829
线性回归 算法 线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包含两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系的，则称为...
【PyTorch】基于PyTorch的线性回归
Pam的博客
05-29 323
代码 #导入库 import torch from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import random %matplotlib inline #jupyter notebook 需要添加，pycharm不需要 #两个输入，设置1000个样本，真实权重true_w,真实偏置true_b num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w =
线性回归的Pytorch简易实现
weixin_41169182的博客
02-13 274
对于线性回归，损失函数有： L(w,b)=1n∑i=1nl(i)L(\mathbf{w}, b) =\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n l^{(i)}L(w,b)=n1​i=1∑n​l(i) (w,b)=1n∑i=1n12(w⊤x(i)+b−y(i))2(\mathbf{w}, b) =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \frac{1}{2}\left(\mathbf{...
Pytorch学习案例2 -线性回归
xulili18714852395的博客
05-28 429
Tensor，又名张量，从工程角度，他就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量），一维数组（向量），二维数组（矩阵）和更高维的数组 Tensor的接口有意设计成与Numpy类似，方便用户使用。 特点：可以随意的在gpu/cpu上传输使用tensor.cuda(device_id) 或者 tensor.cpu() Tensor 的操作可分为两类： 1.torch.function，比如torch.save 2.tensor.function,比如 tensor.view 1.创建t
pytorch之线性回归小示例
WeiXy的博客
08-29 379
利用pytorch实现线性回归 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 29 10:07:34 2019 @author: Administrator 线性回归 y=wx+b+e，误差e服从正态分布 """ import torch from matplotlib import pyplot as plt from IPython impo...
PyTorch 学习笔记（三）：线性回归、logistic回归
h__ang的博客
04-21 1361
通过前面两篇笔记的学习已经基本了解了PyTorch里面的基本处理对象、运算操作、自动求导、以及数据处理方法、模型的保存和加载等基础知识。下来就是实战部分了。 一. 线性回归 1. 一维线性回归 给定数据集 D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xm,ym)}D=\left \{ (x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),(x_{3},y_{3}),...,(...
Pytorch实现最简单的线性回归（4）
CSS360的博客
03-08 255
在运行环境中输入： import torch from torch.autograd import Variable #准备数据 x_data = [5.0, 7.0, 3.0] y_data = [15.0, 21.0, 9.0] #产生随机变量 w = Variable(torch.Tensor([1.0]), requires_grad=True) r = 0.001; #定义学习...
PyTorch实现线性回归基础教程
"这篇教程是关于使用PyTorch实现线性回归的第一天学习内容，主要涵盖了线性回归的基础概念、从零开始实现线性回归模型以及利用PyTorch库进行简洁实现。教程中包含了四张图片，可能展示了线性回归的图形表示、数据...
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