pytorch FC_regression

import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(100)## 生成数据
x = torch.linspace(-1, 1, 100).view(-1,1)  # shape=(100, 1),(batch,dim)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.shape)  # shape=(100, 1),(batch,dim)
# plt.scatter(x.numpy(), y.numpy())
# plt.show()## 构建网络
class Net(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.hidden = torch.nn.Linear(1, 10)self.output = torch.nn.Linear(10, 1)def forward(self, x):x = F.relu(self.hidden(x))x = self.output(x)return x## 初始化网络，优化器和损失函数
net = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)
mse = torch.nn.MSELoss()
## 开始训练
for t in range(200):prediction = net(x)loss = mse(prediction, y)optimizer.zero_grad() loss.backward()optimizer.step() # 可视化if t % 5 == 0:plt.scatter(x.numpy(), y.numpy())plt.plot(x.numpy(), prediction.detach().numpy(), 'r-', lw=5)plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.detach().numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})plt.pause(0.2)plt.clf() # 清除当前图像
plt.show()

参考：
https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/301_regression.py

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