pytorch 模拟关系拟合——回归实例

概述pytorch 模拟关系拟合——回归实例 本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析,也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本 *** 作. 1. 建立数据集 import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # torch.linspace(-1,1,100)表示返回一个一维张量,包含在区间 -1到1 上均匀间隔的100个点: # torch.unsqueeze(input,dim=1)表示转换维度 x = torch.u

本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析，也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本 *** 作。

1. 建立数据集

import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plt# torch.linspace(-1,1,100)表示返回一个一维张量，包含在区间 -1到1 上均匀间隔的100个点；# torch.unsqueeze(input,dim=1)表示转换维度x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,100),dim=1)# 生成的y值为x的平方加上随机数y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())         # 用 Variable 来修饰这些数据 tensorx,y = torch.autograd.Variable(x),Variable(y)# 画图plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())plt.show()

2. 构建神经网络

import torchimport torch.nn.functional as F   # 激励函数都在这class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module  def __init__(self,n_feature,n_hIDden,n_output):    super(Net,self).__init__()   # 继承 __init__ 功能    # 定义每层用什么样的形式    self.hIDden = torch.nn.linear(n_feature,n_hIDden)  # 隐藏层线性输出    self.predict = torch.nn.linear(n_hIDden,n_output)  # 输出层线性输出  def forward(self,x):  # 这同时也是 Module 中的 forward 功能    # 正向传播输入值,神经网络分析出输出值    x = F.relu(self.hIDden(x))   # 激励函数(隐藏层的线性值)    x = self.predict(x)       # 输出值    return xnet = Net(n_feature=1,n_hIDden=10,n_output=1)print(net) # net 的结构"""Net ( (hIDden): linear (1 -> 10) (predict): linear (10 -> 1))"""

3. 实时绘图查看回归效果

import matplotlib.pyplot as pltplt.ion() #打开交互绘图模式（便于实时显示图像变化）plt.show() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.1) # 定义优化器和学习率loss_func = torch.nn.MSELoss() #定义损失函数for t in range(200):  prediction = net(x)  loss = loss_func(prediction,y)  optimizer.zero_grad()  loss.backward()  optimizer.step()  if t%5 == 0:    plt.cla()    plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy()) # 画散点图    plt.plot(x.data.numpy(),prediction.data.numpy(),'r-',lw=5) # 画拟合曲线    plt.text(0.5,'Loss=%.4f' % loss.data[0],Fontdict={'size':20,'color':'red'}) # 显示损失数值    plt.pause(0.1)# 如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式，没有使用ioff()关闭的话，则图像会一闪而过，并不会常留。要想防止这种情况，需要在plt.show()之前加上ioff()命令。plt.ioff()plt.show()

运行终态效果图如下：

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总结

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