03_利用pytorch解决线性回归问题 目录 一.引言 二.利用torch解决线性回归问题 2.1 定义x和y 2.2 自定制线性回归模型类 2.3 指定gpu或者cpu 2.4 设置参数 2.5 训练 2.6 保存模型 三.代码汇总 四.总结 一.引言 上一篇文章我们利用numpy解决了线性回归问题,我们能感觉到他的麻烦之处,很多数学性的方法都需要我们自己亲手去实现,这对于数学不好的同学来说,简直就是灾难,让你数学又好并且码代码能力又强,臣妾做不到呀!因此我们说到,可以利用torch这个框架…

Pytorch 实现线性回归 import torch from torch.utils import data from torch import nn # 合成数据 def synthetic_data(w, b, num_examples): """y = Xw + b + zs""" X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w))) y = torch.matmul(X, w) + b y +=…

关于什么是线性回归,不多做介绍了.可以参考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 实现线性回归 分为以下几个部分: 生成数据集 读取数据 初始化模型参数 定义模型 定义损失函数 定义优化算法 训练模型 生成数据集 我们构造一个简单的人工训练数据集,它可以使我们能够直观比较学到的参数和真实的模型参数的区别.设训练数据集样本数为1000,输入个数(特征数)为2.给定随机生成的批量样本特征 \(\boldsymbol{X} \…

视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=5 准备数据 首先配置了环境变量,这里使用python3.9.7版本,在Anaconda下构建环境运行,并且安装pytorch 决定使用模型y=wx+b 然后根据视频在pycharm中输入如下代码 import torch x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) 首先这里预…

假定我们要拟合的线性方程是:\(y=2x+1\) \(x\):[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] \(y\):[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29] import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotli…

代码及解释 错题整理…

基本概念和功能: PyTorch是一个能够提供两种高级功能的python开发包,这两种高级功能分别是: 使用GPU做加速的矢量计算 具有自动重放功能的深度神经网络从细的粒度来分,PyTorch是一个包含如下类别的库: Torch:类似于Numpy的通用数组库,可以在将张量类型转换为2 (torch.cuda.TensorFloat)并在GPU上进行计算. torch.autograd 支持全微分张量运算的基于磁带的自动微分库 torch.nn 一个具有最大设计灵活性的高度集成的神经网络库 tor…

目录 前置基础 Pytorch从入门到放弃 推荐阅读 前置基础 Python从入门到放弃(目录) 人工智能(目录) Pytorch从入门到放弃 01_pytorch和tensorflow的区别 02_利用numpy解决线性回归问题 03_利用pytorch解决线性回归问题 04_利用手写数字问题引入深度神经网络 05_pytorch的Tensor操作 debugging-- 推荐阅读 pytorch从入门到放弃(目录) Python从入门到放弃(目录) 人工智能从入门到放弃(目录) 数据结构与算…

1.numpy和pytorch实现梯度下降法 import numpy as np # N is batch size; N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # 输入输出数据的随机初始化 x = np.random.randn(N, D_in) y = np.random.randn(N, D_out) # 权值的随机初试化 w1 = np.random.randn(D_in, H) w2 = np.random.randn(H, D_out) learn…

最近参加了伯禹教育的动手学习深度学习项目,现在对第一章(线性回归)部分进行一个总结. 这里从线性回归模型之从零开始的实现和使用pytorch的简洁两个部分进行总结. 损失函数,选取平方函数来评估误差,公式如下: 1)从零开始实现 首先设置真实的权重和偏差w,b.随机生成一个二维数组并由此生成对应的真实labels. num_inputs = 2 #二个自变量 num_examples = 1000 # set true weight and bias in order to generate c…