基于华为MindSpore的线性回归模拟实验

简介

线性回归（Linear Regression）是机器学习最经典的算法之一，具有如下特点：

自变量服从正态分布；
因变量是连续性数值变量；
自变量和因变量呈线性关系。

本实验主要介绍使用MindSpore在模拟数据上进行线性回归实验，分析自变量和因变量之间的线性关系，即求得一个线性函数。

实验目的

了解线性回归的基本概念和问题模拟；
了解如何使用MindSpore进行线性回归实验。

实验环境要求

MindSpore 1.3（MindSpore版本会定期更新，本指导也会定期刷新，与版本配套）；
华为云ModelArts：ModelArts是华为云提供的面向开发者的一站式AI开发平台，集成了昇腾AI处理器资源池，用户可以在该平台下体验MindSpore。

import os
# os.environ['DEVICE_ID'] = '0'
import numpy as npimport mindspore as ms
from mindspore import nn
from mindspore import contextcontext.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")
x = np.arange(-5, 5, 0.3)[:32].reshape((32, 1))
y = -5 * x +  0.1 * np.random.normal(loc=0.0, scale=20.0, size=x.shape)
net = nn.Dense(1, 1)
loss_fn = nn.loss.MSELoss()
opt = nn.optim.SGD(net.trainable_params(), learning_rate=0.01)
with_loss = nn.WithLossCell(net, loss_fn)
train_step = nn.TrainOneStepCell(with_loss, opt).set_train()for epoch in range(20):loss = train_step(ms.Tensor(x, ms.float32), ms.Tensor(y, ms.float32))print('epoch: {0}, loss is {1}'.format(epoch, loss))wb = [x.asnumpy() for x in net.trainable_params()]
w, b = np.squeeze(wb[0]), np.squeeze(wb[1])
print('The true linear function is y = -5 * x + 0.1')
print('The trained linear model is y = {0} * x + {1}'.format(w, b))for i in range(-10, 11, 5):print('x = {0}, predicted y = {1}'.format(i, net(ms.Tensor([[i]], ms.float32))))from matplotlib import pyplot as pltplt.scatter(x, y, label='Samples')
plt.plot(x, w * x +  b, c='r', label='True function')
plt.plot(x, -5 * x +  0.1, c='b', label='Trained model')
plt.legend()
plt.show()

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