pytorch系列(1):简单回归算法实现

怼烎@ 2023-07-08 02:46 10阅读 0赞

import torch
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #torch.unsqueeze()度扩充，将1*100的tensor变为100*1的维度，作为完整数据集一次性喂给网络   还有squeeze正好相反
    x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#训练集-1到1共100个数据
    y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size())#标签值
    
    #画图
    plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())
    plt.show()
    
    #搭建神经网路
    import torch.nn.functional as fun
    
    #声明一个NN类，继承自torch.nn.Module
    class Net(torch.nn.Module):
        #初始化函数__init__
        def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):  #参数为输入神经元，中间神经元，输出神经元
            super(Net,self).__init__()#继承__init__功能
            #定义隐藏层和输出层结构
            self.hidden=torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden)#隐藏层
            self.predict=torch.nn.Linear(n_hidden,n_output)#输出层
        #定义前向传播函数
        def forward(self,x):#参数为输入层神经元
            x=fun.relu(self.hidden(x))#先计算再relu激活,隐藏层传播
            x=self.predict(x)#输出层
            return x
    
    
    #实例化Net类
    net=Net(n_feature=1,n_hidden=10,n_output=1)
    print(net)#打印网络结构
    
    
    
    #训练网络
    
    #声明优化器
    optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.2)#传入net所有的参数，学习率
    loss_fun=torch.nn.MSELoss()#均方根误差为指标
    
    #迭代训练
    for i in range(100):
        prediction=net(x)#给网络喂数据集
        
        loss=loss_fun(prediction,y)#计算预测值和真实值之间的误差
        
        #bp优化过程
        optimizer.zero_grad()#清空上一步的残余更新参数值
        loss.backward()#误差反向传播，计算参数更新值
        optimizer.step()#将参数的更新值施加到net的parameters上面
        
        
    
    #动态可视化过程
    plt.ion()#打开交互模式
    plt.show()
    #迭代训练
    for i in range(100):
        prediction=net(x)#给网络喂数据集
        
        loss=loss_fun(prediction,y)#计算预测值和真实值之间的误差
        
        #bp优化过程
        optimizer.zero_grad()#清空上一步的残余更新参数值
        loss.backward()#误差反向传播，计算参数更新值
        optimizer.step()#将参数的更新值施加到net的parameters上面
        
        if i%5==0:
            plt.cla()
            plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())#画数据集离散点
            plt.plot(x.data.numpy(),prediction.data.numpy(),'r-',lw=5)#画动态预测曲线
            
            plt.text(0.5,0,'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5))#显示loss值
            
            plt.pause(0.1)#暂停时间
    plt.ioff()#关闭交互模式
    plt.show()