pytorch使用Variable实现线性回归

本文实例为大家分享了pytorch使用Variable实现线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下

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：

用autograd实现的线性回归最大的不同点就在于利用autograd不需要手动计算梯度，可以自动微分。这一点不单是在深度在学习中，在许多机器学习的问题中都很有用。另外，需要注意的是每次反向传播之前要记得先把梯度清零，因为autograd求得的梯度是自动累加的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

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