# 核心Tensor，autograd
import torch
from IPython import display
import numpy as np
import random
from matplotlib import pyplot as pltimport syssys.path.append('路径')
from d2lzh_pytorch import *'''
backward()函数:一次小批量执行完在进行反向传播
线性回归模型步骤；1.数据处理2.模型定义：根据矩阵形式运算，模型可以一次计算多个样本，比如X：1000x2, w:2x1  则模型可以一次计算1000个样本3.损失函数：4.优化算法：sgd则是小批量中每个样本loss运行完后，对应参数的梯度进行了累加，得到一个小批量的代表梯度 w1，w2，b然后将每个小批量的参数梯度进行梯度下降5.模型预测
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# ------------------------------------------------------------------------
# 生成数据集
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样本X=1000，特征=2，w=2,-3.4;b=4.2   随机噪声ξ     y=Xw+b+ξ
噪声服从均值为0，标准差为0.01的正态分布  噪声代表了数据集中无意义的干扰
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num_inputs = 2  # 特征数
num_examples = 1000  # 样本数量
true_w = [2, -3.4]  # w
true_b = 4.3  # b
# 生成所有包含特征  1000x2的样本 向量
features = torch.randn(num_examples, num_inputs, dtype=torch.float32)
# 下列运算属于矢量运算  预测y 表达式  是个向量，1000x1
labels = true_w[0] * features[:, 0] + true_w[1] * features[:, 1] + true_b
# 添加符合正态分布的噪声
labels += torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, size=labels.size()), dtype=torch.float32)# set_figsize()
# plt.scatter(features[:, 1].numpy(), labels.numpy(), 1)
# plt.savefig('/home/eilab2023/yml/project/limu/picture/picture.png')# 读取数据集# ---------------------------------------------------------------------------------------------# ---------------------------------------------------------------------------------------------
# 定义模型# ---------------------------------------------------------------------------------------------# 损失函数
# ---------------------------------------------------------------------------------------------# 优化算法
# ---------------------------------------------------------------------------------------------# 模型训练
# ---------------------------------------------------------------------------------------------
lr = 0.03
num_epoch = 3
net = linreg
loss = squared_loss
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每次返回一个batch-size大小随机样本的特征和标签
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batch_size = 10
# 初始化模型参数 w b  都是列矩阵  上面的是确定的公式，x，w，b都是确定的，label确定。这里的参数是初始化模拟的
# 一般是，X确定，label确定，然后初始化w，b，在模型训练寻找最优解，这里提前确定是为了方便
w = torch.tensor((np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1))), dtype=torch.float32)
b = torch.tensor(1, dtype=torch.float32)
w.requires_grad_(requires_grad=True)
b.requires_grad_(requires_grad=True)
# 外部定义了变量w后若在方法内有改变w，则该变量值会随着改变for epoch in range(num_epoch):for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):l = loss(net(X, w, b), y).sum()  # 小批量的损失计算完l.backward()  # 计算小批量的样本参数梯度，这里每个样本的参数梯度会自动累加sgd([w, b], lr, batch_size)  # 一个小批量出一个w，b   梯度下降算法# 一个小批量的参数更新后就要对参数的梯度进行清零操作w.grad.data.zero_()b.grad.data.zero_()train_l = loss(net(features, w, b), labels)  # 这里的w，b是一轮所有的批量更新完成之后得到的最新的值，然后用于所有的样本进行损失计算print('epoch %d, loss %f' % (epoch + 1, train_l.mean().item()))  # 因为loss是一个1000x1的一个张量