1 数据集部分

#导入库
import torch
import matplotlib.pyplot as plt#建议数据集
x=torch.linspace(-1,1,100)
x=x.view(-1,1)
y=torch.pow(x,2)+0.2*torch.rand(x.shape)
#y=x*x+噪声#可视化
plt.scatter(x,y)

2 模型定义部分

import torch
import torch.nn.functional as F#定义模型
class Net(torch.nn.Module):def __init__(self,n_input,n_hidden,n_output):super(Net,self).__init__()self.hidden=torch.nn.Linear(n_input,n_hidden)self.predict=torch.nn.Linear(n_hidden,n_output)#定义每一层的形式（输入维度和输出维度）#定义前向传播方式def forward(self,x):x=F.relu(self.hidden(x))x=self.predict(x)return x#声明模型
net=Net(n_input=1,n_hidden=10,n_output=1)
print(net)
'''
Net((hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)(predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)
'''

3 模型训练+绘图

import matplotlib.pyplot as plt#使用SGD进行梯度下降,设置学习率为0.2
optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.2)#设置误差函数
loss_func=torch.nn.MSELoss()#误差值组成的列表
losses=[]#开始训练
for epoch in range(100):prediction=net(x)#喂给net训练数据x，输出预测值loss=loss_func(prediction,y)losses.append(loss.item())#每十次画一张图if(epoch%10==0):plt.scatter(x,y,c='green')plt.plot(x,prediction.detach(),c='blue')#这里prediction是带requires_grad的，需要detach掉plt.show()optimizer.zero_grad()#清空上一步残余的参数更新值loss.backward()#误差反向传播，计算参数更新值optimizer.step()#将参数更新值施加到net的parameters上
print(losses[-1])
#0.004355926997959614

第一张图：

最后一张图：

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pytorch笔记——简易回归问题

1 数据集部分

2 模型定义部分

3 模型训练+绘图

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