PyTorch学习—3.pytorch实现线性回归

线性回归是分析一个变量与另外一(多)个变量之间关系的方法。求解步骤如下：

确定模型
y=Wx+by = Wx + by=Wx+b
选择损失函数
MSE=1m∑i=1m(yi−yi^)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_i-\hat{y_i})^2MSE=m1i=1∑m(yi−yi^)2
求解梯度并更新w、b
w=w−LR∗w.gradb=b−LR∗w.gradw=w-LR*w.grad\\ b = b-LR * w.gradw=w−LR∗w.gradb=b−LR∗w.grad

"""
@author: admin
@file: torch实现线性回归.py
@time: 2021/07/14
@desc:
"""
import torch
import matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(10)# 学习率
lr = 0.05# 创建训练数据
x = torch.rand(20, 1) * 10  # x data (tensor), shape=(20, 1)
y = 2 * x + (5 + torch.randn(20, 1))  # y data (tensor), shape=(20, 1)# 构建线性回归参数
w = torch.randn((1), requires_grad=True)
b = torch.zeros((1), requires_grad=True)for iteration in range(1000):# 前向传播wx = torch.mul(w, x)y_pred = torch.add(wx, b)# 计算 MSE lossloss = (0.5 * (y - y_pred) ** 2).mean()# 反向传播—自动求导loss.backward()# 更新参数b.data.sub_(lr * b.grad)w.data.sub_(lr * w.grad)# 清零张量的梯度w.grad.zero_()b.grad.zero_()# 绘图if iteration % 20 == 0:plt.cla()plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())plt.plot(x.data.numpy(), y_pred.data.numpy(), 'r-', lw=5)plt.text(2, 20, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})plt.xlim(1.5, 10)plt.ylim(8, 28)plt.title("Iteration: {}\nw: {} b: {}".format(iteration, w.data.numpy(), b.data.numpy()))plt.pause(0.5)if loss.data.numpy() < 1:breakplt.show()

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