pytorch使用说明1

拟合(回归)

1.创建数据集

拟合一个一元二次函数：y=a*x^2+b

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)  # x data (tensor), shape=(100, 1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())                 # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)

# 画图
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.show()

2.创建神经网络

创建一个神经网络咱们能够直接运用torch中的体系。先定义全部层属性(__ init __()),而后再一层层搭建(forward(x))层与层的关系连接。

import torch
import torch.nn.functional as F     # 激励函数都在这

class Net(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()     # 继承 __init__ 功能
        # 定义每层用什么样的形式
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 隐藏层线性输出
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # 输出层线性输出

    def forward(self, x):   # 这同时也是 Module 中的 forward 功能
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = F.relu(self.hidden(x))      # 激励函数(隐藏层的线性值)
        x = self.predict(x)             # 输出值
        return x

net = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)

print(net)  # net 的结构
"""
Net (
  (hidden): Linear (1 -> 10)
  (predict): Linear (10 -> 1)
)
"""

3.训练网络

# optimizer 是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)  # 传入 net 的全部参数, 学习率
loss_func = torch.nn.MSELoss()      # 预测值和真实值的偏差计算公式 (均方差)

for t in range(100):
    prediction = net(x)     # 喂给 net 训练数据 x, 输出预测值

    loss = loss_func(prediction, y)     # 计算二者的偏差

    optimizer.zero_grad()   # 清空上一步的残余更新参数值
    loss.backward()         # 偏差反向传播, 计算参数更新值
    optimizer.step()        # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上

4.可视化

import matplotlib.pyplot as plt

plt.ion()   # 画图
plt.show()

for t in range(200):

    ...
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 接着上面来
    if t % 5 == 0:
        # plot and show learning process
        plt.cla()
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)

5.快速搭建网络

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.predict(x)
        return x

net1 = Net(1, 10, 1)   # 这是咱们用这种方式搭建的 net1


net2 = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(1, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)
print(net1)
"""
Net (
  (hidden): Linear (1 -> 10)
  (predict): Linear (10 -> 1)
)
"""
print(net2)
"""
Sequential (
  (0): Linear (1 -> 10)
  (1): ReLU ()
  (2): Linear (10 -> 1)
)
"""

咱们发现net2多显示了一些内容。它把激活函数一同归入进去了，但net1中，激活函数其实是在forward()功能中才被调用的。这也就说明了相比于net2, net1的好处就是，你能够根据你的我的须要更加个性化你的前向传播过程。