一維線性回歸pytorch實現

訓練**：

import torch

import numpy as np
x_train = np.array([[
3.3],[
4.4],[
5.5],[
6.71],
[6.93],
[4.168],
[9.799]]
)y_train = np.array([[
1.7],[
2.76],
[2.09],
[3.19],
[1.694],
[1.573],
[3.366]]
)x_train = torch.from_numpy(x_train)
.float()
y_train = torch.from_numpy(y_train)
.float()
print
('x_train:{}'
.format
(x_train)
)print
('y_train:{}'
.format
(y_train)
)class
linearregression
(torch.nn.module)
:def
__init__
(self)
:super
(linearregression, self)
.__init__(
)        self.linear = torch.nn.linear(1,
1)#輸入輸出均是一維的
defforward
(self, x)
:        out = self.linear(x)
return out
model = linearregression(
)#定義模型
criterion = torch.nn.mseloss(
)#定義損失函式
optimizer = torch.optim.sgd(model.parameters(
), lr =1e-
2)#優化器
num_epochs =
1000
#優化1000次
for epoch in
range
(num_epochs)
:    inputs_ = torch.autograd.variable(x_train)
target = torch.autograd.variable(y_train)
#forward
out = model(inputs_)
#由於繼承了nn.module模組，該模組已經呼叫了forward函式，該語句等價於 out = model.forward(inputs_)
loss = criterion(out, target)
#backward
optimizer.zero_grad(
)#每次做反向傳播前都要歸零梯度
loss.backward(
)    optimizer.step(
)#更新引數
if(epoch+1)
%20==0
:#每隔一段時間看下訓練結果
print
('epoch[{}/{}], loss: '
.format
(epoch+
1, num_epochs, loss.data)
)

import matplotlib.pyplot as plt

model.
eval()
#將模型變為**模型
				
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