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  • 莫烦PyTorch学习笔记(四)——回归

    下面的代码说明个整个神经网络模拟回归的过程,代码含有详细注释,直接贴下来了

    import torch
    from torch.autograd import Variable
    import torch.nn.functional as F
    import matplotlib.pyplot as plt
    #绘制散点图
    x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#x轴共一百个点
    y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size())#x^2加上随机浮动
    x,y = Variable(x) , Variable(y)
    plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())#把散点图画出来
    #plt.show()
    #神经网络模块
    class Net(torch.nn.Module):#继承神经网络模块
        def __init__(self,n_features,n_hidden,n_output):#初始化神经网络的超参数
            super(Net,self).__init__()#调用父类神经网络模块的初始化方法,上面三行固定步骤,不用深究
            self.hidden = torch.nn.Linear(n_features,n_hidden)#指定隐藏层有多少输入,多少输出
            self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)#指定预测层有多少输入,多少输出
        def forward(self,x):#搭建神经网络
            x = F.relu(self.hidden(x))#积极函数激活加工经过隐藏层的x
            x = self.predict(x)#隐藏层的数据经过预测层得到预测结果
            return x
    net = Net(1,10,1)#声明一个类对象
    print(net)
    
    plt.ion()#在Plt.ion和plt.ioff之间的代码,交互绘图
    plt.show()
    
    #神经网络优化器,主要是为了优化我们的神经网络,使他在我们的训练过程中快起来,节省社交网络训练的时间。
    optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr = 0.5)#其实就是神经网络的反向传播,第一个参数是更新权重等参数,第二个对应的是学习率
    loss_func = torch.nn.MSELoss()#代价损失函数
    
    for t in range(100):
        prediction = net(x)
        loss = loss_func(prediction,y)#计算损失
        optimizer.zero_grad()#梯度置零
        loss.backward()#反向传播
        optimizer.step()#计算结点梯度并优化,
        if t % 5 == 0:
            plt.cla()# Clear axis即清除当前图形中的之前的轨迹
            plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())
            plt.plot(x.data.numpy(),prediction.data.numpy(),'r-',lw=5)
            plt.text(0.5,0,'Loss=%.4f' % loss.item())
            plt.pause(0.1)
    plt.ioff()
    plt.show()

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/henuliulei/p/11369468.html
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