PyTorch快速入门教程二(线性回归以及logistic回归)

线性回归

对于线性回归,相信大家都很熟悉了,各种机器学习的书第一个要讲的内容必定有线性回归,这里简单的回顾一下什么是简单的一元线性回归。即给出一系列的点,找一条直线,使得这条直线与这些点的距离之和最小。

什么是线性回归

上图就简单地描绘出了线性回归的基本原理,接下来我们来重点讲讲如何用pytorch写一个简单的线性回归。

Data参数

首先我们需要给出一系列的点作为线性回归的数据,使用numpy来存储这些点。如果没有安装Numpy,可以参考这篇文章:Python如何使用PIP安装numpy

x_train = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168],
                    [9.779], [6.182], [7.59], [2.167], [7.042],
                    [10.791], [5.313], [7.997], [3.1]], dtype=np.float32)

y_train = np.array([[1.7], [2.76], [2.09], [3.19], [1.694], [1.573],
                    [3.366], [2.596], [2.53], [1.221], [2.827],
                    [3.465], [1.65], [2.904], [1.3]], dtype=np.float32)

显示出来就如下图所示

Pytorch线性回归

上一讲我们已经学习如何将numpy转换成Tensor,使用torch.from_numpy()numpy函数即可进行相互转换

x_train = torch.from_numpy(x_train)
y_train = torch.from_numpy(y_train)

这样我们就把数据转换成了Tensor。

Model

上一节讲了基本的线性回归以及模型框架,按照这个框架就可以写出一个线性回归模型了

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)  # input and output is 1 dimension

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out
model = LinearRegression()

这里的nn.Linear表示的是 y=w*x+b,里面的两个参数都是1,表示的是x是1维,y也是1维。当然这里是可以根据你想要的输入输出维度来更改的,之前使用的别的框架的同学应该很熟悉。

然后需要定义lossoptimizer,就是误差和优化函数

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-4)

这里使用的是最小二乘loss,之后我们做分类问题更多的使用的是cross entropy loss,交叉熵。优化函数使用的是随机梯度下降,注意需要将model的参数model.parameters()传进去让这个函数知道他要优化的参数是哪些。

开始训练

我们接着开始训练

num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    inputs = Variable(x_train)
    target = Variable(y_train)

    # forward
    out = model(inputs) # 前向传播
    loss = criterion(out, target) # 计算loss
    # backward
    optimizer.zero_grad() # 梯度归零
    loss.backward() # 方向传播
    optimizer.step() # 更新参数

    if (epoch+1) % 20 == 0:
        print('Epoch[{}/{}], loss: {:.6f}'.format(epoch+1,num_epochs,loss.data[0]))

第一个循环表示每个epoch,接着开始前向传播,然后计算loss,然后反向传播,接着优化参数,特别注意的是在每次反向传播的时候需要将参数的梯度归零,即

optimzier.zero_grad()

validation

训练完成之后我们就可以开始测试模型了

model.eval()
predict = model(Variable(x_train))
predict = predict.data.numpy()

特别注意的是需要用 model.eval(),让model变成测试模式,这主要是对dropoutbatch normalization的操作在训练和测试的时候是不一样的

最后可以得到这个结果 Pytorch validation 以及loss的结果 Pytorch validation

在这里,我整理发布了Pytorch中文文档,方便大家查询使用,同时也准备了中文论坛,欢迎大家学习交流!

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