線性回歸實戰

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使用PyTorch定義線性回歸模型一般分以下幾步：

1.設計網絡架構
2.構建損失函數(loss)和優化器(optimizer)
3.訓練(包括前饋(forward)、反向傳播(backward)、更新模型參數(update))

#author:yuquanle
#data:2018.2.5
#Study of LinearRegression use PyTorch

import torch
from torch.autograd import Variable

# train data
x_data = Variable(torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]))
y_data = Variable(torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]))

class Model(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Model, self).__init__()
    self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) # One in and one out

  def forward(self, x):
    y_pred = self.linear(x)
    return y_pred

# our model
model = Model()

criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False) # Defined loss function
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # Defined optimizer

# Training: forward, loss, backward, step
# Training loop
for epoch in range(50):
  # Forward pass
  y_pred = model(x_data)

  # Compute loss
  loss = criterion(y_pred, y_data)
  print(epoch, loss.data[0])

  # Zero gradients
  optimizer.zero_grad()
  # perform backward pass
  loss.backward()
  # update weights
  optimizer.step()

# After training
hour_var = Variable(torch.Tensor([[4.0]]))
print("predict (after training)", 4, model.forward(hour_var).data[0][0])

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網站欄目：PyTorch線性回歸和邏輯回歸實戰示例-創新互聯
當前URL：http://vcdvsql.cn/article34/dsdspe.html

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