PyTorch 深度學習實踐 第2講

第2講  linear_model 源**

b站 劉二大人 ，傳送門 pytorch深度學習實踐——線性模型

**說明：1、函式forward()中，有乙個變數w。這個變數最終的值是從for迴圈中傳入的。

2、for迴圈中，使用了np.arange。若對numpy不太熟悉，傳送門numpy資料計算從入門到實戰

3、python中zip()函式的用法

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]
def forward(x):
return x*w
def loss(x, y):
y_pred = forward(x)
return (y_pred - y)**2
# 窮舉法
w_list = 
mse_list = 
for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1):
print("w=", w)
l_sum = 0
for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
y_pred_val = forward(x_val)
loss_val = loss(x_val, y_val)
l_sum += loss_val
print('\t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val)
print('mse=', l_sum/3)
plt.plot(w_list,mse_list)
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('w')
plt.show()

傳送門 第二講--線性模型（作業）

PyTorch 深度學習實踐 第9講

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