classLinearRegressionModel(nn.Module): def__init__(self): super(LinearRegressionModel,self).__init__() # 定义一个线性层,输入为2个特征,输出为1个预测值 self.linear=nn.Linear(2,1)# 输入维度2,输出维度1 defforward(self,x): returnself.linear(x)# 前向传播,返回预测结果 # 创建模型实例 mod...
# 绘制图形# torch.from_numpy(x_train)将X_train转换为Tensor#model()根据输入和模型,得到输出#detach().numpy()预测结结果转换为numpy数组predicted=model(torch.from_numpy(x_train)).detach().numpy()plt.plot(x_train,y_train,‘ro’,label=‘Original data’)plt.plot(x_train,predicted,label=‘Fitte...
linear(x) return out 5.2 实例化模型类 然后,我们可以创建一个模型的实例。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = LinearRegressionModel() 5.3 设置损失函数和优化器 接下来,我们定义我们的损失函数和优化器。我们使用均方误差作为损失函数,使用随机梯度下降作为优化器。 代码语言:...
self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)#nn.Linear()全连接层,传入输入维度,输出维度defforward(self, x):#前向传播函数,用到的层如何使用的out = self.linear(x)#在全连接层中输入x得到结果returnout (3)指定好参数和损失函数 input_dim =1output_dim =1model = LinearRegressionModel(input_di...
PyTorch 基础篇(2):线性回归(Linear Regression),torch.from_numpy(x_train)将X_train转换为Tensor。#detach().numpy()预测结结果转换为numpy数组。#model()根据输入
Linear Regression线性回归虽然看上去简单,但是其是最重要的数学模型之一,其他很多模型都建立在它的基础之上。 Linear Regression的表达式子如下: 1 2 3 4 y = Ax + B. A = slope of curve B = bias (point that intersect y-axis) 在本次例子中使用一组汽车价格和销量数据来进行模拟研究。
我们定义的线性回归模型LinearRegressionModel类继承自nn.Module,在__init__方法中,我们使用nn.Linear层来定义线性模型,它就像是房子的主要结构部分,负责处理输入数据并输出预测结果。这里的nn.Linear(2, 1)表示输入特征的维度为 2,输出预测值的维度为 1,即我们希望通过这两个特征来预测一个目标值。 import torch....
model=LinearRegressionModel()# 实例化模型criterion=nn.MSELoss()# 定义损失函数optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 定义优化器 1. 2. 3. 注释: nn.MSELoss是均方误差损失函数。 optim.SGD定义了随机梯度下降优化器,并设置学习率。
model = LinearRegressionModel() 5.3 设置损失函数和优化器 接下来,我们定义我们的损失函数和优化器。我们使用均方误差作为损失函数,使用随机梯度下降作为优化器。 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) 5.4 训练模型 最后,我们可以开始训练我们的模型。 # 转换为 ...
在第2步中,我们使用forward函数定义一个简单的类LinearRegressionModel,使用torch.nn.Linear定义构造函数以对输入数据进行线性转换: #Step 2:Model class LinearRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self,in_dimn,out_dimn): super(LinearRegressionModel,self).__init__() self.model=torch.nn.Linea...