解锁 PyTorch 实战：探索线性回归的精彩世界

2023-12-12 08:24:39

引言

踏入 PyTorch 实战的殿堂，让我们从最基础但又至关重要的线性回归模型开始。线性回归是一个监督学习算法，用于建模输入变量（特征）和连续输出变量（目标）之间的线性关系。掌握线性回归是机器学习之旅中不可或缺的一步，它为后续更复杂的模型奠定了坚实的基础。

准备数据集

数据是机器学习模型的生命线。对于线性回归，我们需要一个包含输入特征和目标变量的数据集。让我们考虑一个简单的示例，其中输入特征是房屋的面积（平方米），目标变量是房屋的价格（美元）。假设我们收集了以下数据：

面积（平方米）	价格（美元）
60	250000
75	300000
90	350000

PyTorch 实现

有了数据集，我们就可以使用 PyTorch 来构建和训练我们的线性回归模型。PyTorch 是一个强大的深度学习库，提供了构建神经网络所需的一切工具。以下是使用 PyTorch 实现线性回归模型的步骤：

1. 导入 PyTorch

import torch
from torch import nn

2. 定义模型

class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)  # 输入维度为 1，输出维度为 1 的线性层

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

3. 训练模型

model = LinearRegression()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 使用随机梯度下降优化器

for epoch in range(1000):
    # 正向传播
    y_pred = model(x)

    # 计算损失函数
    loss = nn.MSELoss()(y_pred, y)

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新权重
    optimizer.step()

    # 清空梯度
    optimizer.zero_grad()