本篇文章给大家分享的是有关怎么在pytorch中使用Variable实现线性回归，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：国际域名空间、雅安服务器托管、营销软件、网站建设、路北网站维护、网站推广。

一、手动计算梯度实现线性回归

#导入相关包
import torch as t
import matplotlib.pyplot as plt
 
#构造数据
def get_fake_data(batch_size = 8):
 #设置随机种子数，这样每次生成的随机数都是一样的
 t.manual_seed(10)
 #产生随机数据:y = 2*x+3,加上了一些噪声
 x = t.rand(batch_size,1) * 20
 #randn生成期望为0方差为1的正态分布随机数
 y = x * 2 + (1 + t.randn(batch_size,1)) * 3 
 return x,y
 
#查看生成数据的分布
x,y = get_fake_data()
plt.scatter(x.squeeze().numpy(),y.squeeze().numpy())
 
#线性回归
 
#随机初始化参数
w = t.rand(1,1)
b = t.zeros(1,1)
#学习率
lr = 0.001 
 
for i in range(10000):
 x,y = get_fake_data()
 
 #forward:计算loss
 y_pred = x.mm(w) + b.expand_as(y)
 
 #均方误差作为损失函数
 loss = 0.5 * (y_pred - y)**2 
 loss = loss.sum()
 
 #backward:手动计算梯度
 dloss = 1
 dy_pred = dloss * (y_pred - y)
 dw = x.t().mm(dy_pred)
 db = dy_pred.sum()
 
 #更新参数
 w.sub_(lr * dw)
 b.sub_(lr * db)
 
 if i%1000 == 0:
 #画图
 plt.scatter(x.squeeze().numpy(),y.squeeze().numpy())
 
 x1 = t.arange(0,20).float().view(-1,1)
 y1 = x1.mm(w) + b.expand_as(x1)
 plt.plot(x1.numpy(),y1.numpy()) #predicted
 plt.show()
 #plt.pause(0.5)
 print(w.squeeze(),b.squeeze())

显示的最后一张图如下所示：

二、自动梯度 计算梯度实现线性回归

#导入相关包
import torch as t
from torch.autograd import Variable as V
import matplotlib.pyplot as plt
 
#构造数据
def get_fake_data(batch_size=8):
 t.manual_seed(10) #设置随机数种子
 x = t.rand(batch_size,1) * 20
 y = 2 * x +(1 + t.randn(batch_size,1)) * 3
 return x,y
 
#查看产生的x,y的分布是什么样的
x,y = get_fake_data()
plt.scatter(x.squeeze().numpy(),y.squeeze().numpy())
 
#线性回归
 
#初始化随机参数
w = V(t.rand(1,1),requires_grad=True)
b = V(t.rand(1,1),requires_grad=True)
lr = 0.001
for i in range(8000):
 x,y = get_fake_data()
 x,y = V(x),V(y)
 y_pred = x * w + b
 loss = 0.5 * (y_pred-y)**2
 loss = loss.sum()
 
 #自动计算梯度
 loss.backward()
 #更新参数
 w.data.sub_(lr * w.grad.data)
 b.data.sub_(lr * b.grad.data)
 
 #梯度清零,不清零梯度会累加的
 w.grad.data.zero_()
 b.grad.data.zero_()
 
 if i%1000==0:
 #predicted
 x = t.arange(0,20).float().view(-1,1)
 y = x.mm(w.data) + b.data.expand_as(x)
 plt.plot(x.numpy(),y.numpy())
 
 #true data
 x2,y2 = get_fake_data()
 plt.scatter(x2.numpy(),y2.numpy())
 plt.show()
print(w.data[0],b.data[0])

显示的最后一张图如下所示：

以上就是怎么在pytorch中使用Variable实现线性回归，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

文章题目：怎么在pytorch中使用Variable实现线性回归-创新互联
当前URL：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/ddgcpi.html