《100天一起学习PyTorch》第三天：简洁代码实现线性神经网络（附代码）

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文章目录

• 🌺1.生成数据集
• 🌻2.读取数据集
• 🌼3.线性模型搭建
• 🌷4.初始化参数
• 🌱5. 定义损失函数
• 🌲6. 选择优化方法
• 🌴7.完整代码
• ✨推荐阅读

在上一节我们学习了如何使用pytorch从零实现一个线性回归模型。包括生成数据集，构建损失函数，梯度下降优化求解参数等。和很多其他机器学习框架一样，pytorch中也包含了许多可以自动实现机器学习的包。本章介绍一些如何使用nn简便的实现一个线性回归模型

🌺1.生成数据集

import numpy as np
import torch
from torch.utils import data

接下来我们定义真实的w和b，以及生成模拟数据集，这一步和之前讲的一样

def synthetic_data(w, b, num_examples):  
    X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
    y = torch.matmul(X, w) + b
    y += torch.normal(0, 0.01, y.shape)
    return X, y.reshape((-1, 1))

true_w = torch.tensor([2, -3.4])
true_b = 4.2
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000)

🌻2.读取数据集

下面有一点不同的是我们通过data.TensorDataset把数据放在Tensor结构中，如何通过batch_size来设置每次抽取几个样本

def load_array(data_arrays,batch_size,is_train=True):
    # TensorDataset:将数据对应成Tensor列表
    data_set = data.TensorDataset(*data_arrays)
    return data.DataLoader(data_set,batch_size,shuffle=is_train)#将数据加载读取出来，batch_size定义个数
batch_size = 10
data_iter = load_array((features,labels),batch_size)

next(iter(data_iter))

[tensor([[-0.0384,  1.1566],
         [-0.9023, -0.6922],
         [-0.0652,  1.1757],
         [-0.8569, -1.0172],
         [ 1.3489, -0.6855],
         [ 0.1463,  0.1577],
         [ 0.1615, -2.1549],
         [-0.0533, -0.3301],
         [-0.9913,  0.2226],
         [ 0.1432, -0.9537]]),
 tensor([[ 0.1836],
         [ 4.7540],
         [ 0.0802],
         [ 5.9541],
         [ 9.2256],
         [ 3.9620],
         [11.8700],
         [ 5.2242],
         [ 1.4718],
         [ 7.7181]])]

🌼3.线性模型搭建

这里我们通过nn搭建一个线性的神经网络

from torch import nn

这里我们使用Sequential类来接收线性层，这里我们只有一个线性神经网络层，其实可以不设置，但是在后续我们介绍的其他算法中，往往都是多层的，因此我们可以把这个当做一个标准化流程。
它的作用是将不同层串在一起，首先将数据传入到第一层，然后将第一层的输出传入到第二层作为输入，以此类推

net = nn.Sequential(nn.Linear(2,1))#第一个参数表示输入特征的纬度，第二个参数表示输出层的纬度

🌷4.初始化参数

在定义net之后，我们需要做的就是定义我们要估计的参数。还是和之前类似，这里我们也需要定义两个参数一个是weight相当于之前的w，一个是bias相当于之前的b

net[0].weight.data.normal_(0, 0.01)#第一层的weight初始化
net[0].bias.data.fill_(0)#第一层的bias初始化

tensor([0.])

🌱5. 定义损失函数

这里我们使用均方误差MSE来作为我们的损失函数

loss = nn.MSELoss()

🌲6. 选择优化方法

这里我们使用随机梯度下降进行优化。从而得到我们的参数.需要传入两个参数，一个是待估计参数，另一个是学习率。我在这里设置为0.03

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)

num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
    for X, y in data_iter:
        l = loss(net(X) ,y)
        trainer.zero_grad()
        l.backward()
        trainer.step()#更新参数
    l = loss(net(features), labels)
    print(f'epoch {epoch + 1}, loss {l:f}')

epoch 1, loss 0.000102
epoch 2, loss 0.000103
epoch 3, loss 0.000104

🌴7.完整代码

# 导入相关库
import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from torch import nn
'''
定义模拟数据集函数
'''
def synthetic_data(w, b, num_examples):  
    X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))#生成标准正态分布
    y = torch.matmul(X, w) + b#计算y
    y += torch.normal(0, 0.01, y.shape)
    return X, y.reshape((-1, 1))

'''
生成数据集
'''
true_w = torch.tensor([2, -3.4])#定义w
true_b = 4.2#定义b
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000)#生成模拟数据集

'''
加载数据集
'''
def load_array(data_arrays,batch_size,is_train=True):
    # TensorDataset:将数据对应成Tensor列表
    data_set = data.TensorDataset(*data_arrays)
    return data.DataLoader(data_set,batch_size,shuffle=is_train)#将数据加载读取出来，batch_size定义个数
batch_size = 10
data_iter = load_array((features,labels),batch_size)
'''
创建线性神经网络
'''
net = nn.Sequential(nn.Linear(2,1))#第一个参数表示输入特征的纬度，第二个参数表示输出层的纬度
net[0].weight.data.normal_(0, 0.01)#第一层的weight初始化
net[0].bias.data.fill_(0)#第一层的bias初始化
'''
定义损失函数MSE
'''
loss = nn.MSELoss()

'''
创建SGD优化方法
'''
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)#创建SGD优化训练器
'''
正式训练
'''
num_epochs = 3#迭代次数
for epoch in range(num_epochs):
    for X, y in data_iter:
        l = loss(net(X) ,y)#计算损失函数
        trainer.zero_grad()
        l.backward()
        trainer.step()#更新参数
    l = loss(net(features), labels)#计算最终的loss
    print(f'epoch {epoch + 1}, loss {l:f}')

epoch 1, loss 0.000240
epoch 2, loss 0.000099
epoch 3, loss 0.000100

✨推荐阅读

• 🎄《100天一起学习PyTorch》第一天：数据 *** 作和自动求导
• 🍓《100天一起学习PyTorch》第二天：从零实现线性回归（含详细代码）

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