python+torch线性回归模型机器学习
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python+torch线性回归模型机器学习
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前言
这篇博客针对《python+torch线性回归模型机器学习》编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。
文章目录
一、所需工具软件
二、使用步骤
???????1. 主要代码
???????2. 运行结果
三、在线协助
一、所需工具软件
???????1. Python
???????2. Pycharm
二、使用步骤
代码如下(示例):
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())
x, y = variable(x), variable(y)
#plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
#plt.show()
#定义层
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__()
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
#搭建层
def forward(self, x):
x = F.relu(self.hidden(x))
x = self.predict(x)
return x
net = Net(1, 10, 1)
print(net)
plt #something about plotting
plt.show()
for t in range(100):
prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
运行结果
三、在线协助:
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