文章目录
- 使用PyTorch训练模型
- 1. 线性回归类
- 2. 创建数据集
- 3. 训练模型
- 4. 测试模型
- 附：系列文章
使用PyTorch训练模型
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是一个开源的机器学习框架，由Facebook公司于2016年开源。它提供了构建动态计算图的功能，可以更自然地使用Python语言编写深度神经网络的程序，具有易于使用、灵活、高效等特点，被广泛应用于深度学习任务中。
PyTorch的核心是动态计算图（Dynamic Computational Graph），这意味着计算图是在运行时动态生成的，而不是预先编译好的。这个特点使得PyTorch具有高度的灵活性，可以更加轻松地进行实验和调试。同时，它也有一个静态计算图模块，可以用于生产环境中，提高计算效率。
另外，PyTorch的另一个特点是它的张量计算。张量是PyTorch中的核心数据结构，类似于NumPy中的数组。PyTorch支持GPU加速，可以使用GPU进行张量计算，大大提高了计算效率。同时，它也支持自动求导功能，可以自动计算张量的梯度，使得深度学习的模型训练更加便捷。
PyTorch还提供了丰富的模型库，包括经典的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN），以及各种领域的预训练模型，如自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV），可以快速搭建和训练模型。
PyTorch也具有良好的社区支持。它的文档详细且易于理解，社区提供了大量的示例和教程，可以帮助用户更好地学习和使用PyTorch。同时，PyTorch还有一个活跃的开发团队，定期发布新的版本，修复bug和增加新的特性，保证了PyTorch的稳定性和可用性。
总的来说，PyTorch是一个强大、灵活、易于使用的机器学习框架，具有良好的社区支持和广泛的应用领域，能够满足不同用户的需求。随着人工智能的不断发展，PyTorch的应用将会更加广泛。
1. 线性回归类
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class LinearRegression(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=0.01)self.loss_function = torch.nn.MSELoss()def forward(self, x):out = self.linear(x)return outdef train(self, data, model_save_path='model.path'):x = data["x"]y = data["y"]for epoch in range(10000):prediction = self.forward(x)loss = self.loss_function(prediction, y)self.optimizer.zero_grad()loss.backward()self.optimizer.step()if epoch % 100 == 0:print("epoch:{}, loss is:{}".format(epoch, loss.item()))torch.save(self.state_dict(), "linear.pth")def test(self, x, model_path="linear.pth"):x = data["x"]y = data["y"]self.load_state_dict(torch.load(model_path))prediction = self.forward(x)plt.scatter(x.numpy(), y.numpy(), c=x.numpy())plt.plot(x.numpy(), prediction.detach().numpy(), color="r")plt.show()
该Python代码实现了一个简单的线性回归模型，并进行了训练和测试。
首先，导入了PyTorch、NumPy和Matplotlib.pyplot库。
接下来，定义了一个名为LinearRegression的类，它是一个继承自torch.nn.Module的类，因此可以利用PyTorch的自动求导和优化功能。在该类的初始化方法中，定义了一个torch.nn.Linear对象，它表示一个全连接层，输入大小为1，输出大小为1；并定义了一个torch.optim.SGD对象，它表示随机梯度下降法的优化器，学习率为0.01；以及一个torch.nn.MSELoss对象，它表示均方误差损失函数。
接下来，定义了一个名为forward的方法，它表示前向传递过程，即对输入进行线性变换，得到输出。
然后，定义了一个名为train的方法，它接受一个数据字典和一个模型保存路径作为输入。该方法首先从数据字典中获取输入数据x和输出数据y，然后进行10000次迭代训练。在每次迭代中，先将输入数据x送入模型中得到预测输出prediction，然后计算预测输出和真实输出之间的均方误差损失loss，并进行反向传播和参数优化。每100次迭代打印一次损失值。最后将模型参数保存到指定的文件路径中。
最后，定义了一个名为test的方法，它接受一个输入数据x和一个模型保存路径作为输入。该方法首先从文件中加载训练好的模型参数，然后将输入数据x送入模型中得到预测输出prediction，并将预测输出和真实输出以及输入数据可视化展示出来。
总之，这段代码实现了一个简单的线性回归模型，并可以通过train方法进行训练，通过test方法进行测试和可视化展示。
2. 创建数据集
def create_linear_data(nums_data, if_plot=False):x = torch.linspace(0, 1, nums_data)x = torch.unsqueeze(x, dim = 1)k = 2y = k * x + torch.rand(x.size())if if_plot:plt.scatter(x.numpy(), y.numpy(), c=x.numpy())plt.show()data = {"x":x, "y":y}return data
data = create_linear_data(300, if_plot=True)
3. 训练模型
model = LinearRegression()
model.train(data)
epoch:0, loss is:3.8653182983398438epoch:100, loss is:0.31251025199890137epoch:200, loss is:0.2438090741634369epoch:300, loss is:0.20671892166137695epoch:400, loss is:0.17835141718387604epoch:500, loss is:0.15658551454544067epoch:600, loss is:0.13988454639911652epoch:700, loss is:0.12706983089447021epoch:800, loss is:0.11723710596561432epoch:900, loss is:0.10969242453575134epoch:1000, loss is:0.10390334576368332epoch:1100, loss is:0.09946136921644211epoch:1200, loss is:0.09605306386947632epoch:1300, loss is:0.09343785047531128epoch:1400, loss is:0.09143117070198059epoch:1500, loss is:0.0898914709687233epoch:1600, loss is:0.08871004730463028epoch:1700, loss is:0.08780352771282196epoch:1800, loss is:0.08710794895887375epoch:1900, loss is:0.08657423406839371epoch:2000, loss is:0.08616471290588379epoch:2100, loss is:0.08585048466920853epoch:2200, loss is:0.08560937643051147epoch:2300, loss is:0.08542437106370926epoch:2400, loss is:0.08528240770101547epoch:2500, loss is:0.08517350256443024epoch:2600, loss is:0.08508992940187454epoch:2700, loss is:0.08502580225467682epoch:2800, loss is:0.08497659116983414epoch:2900, loss is:0.08493883907794952epoch:3000, loss is:0.08490986377000809epoch:3100, loss is:0.08488764613866806epoch:3200, loss is:0.08487057685852051epoch:3300, loss is:0.08485749363899231epoch:3400, loss is:0.08484745025634766epoch:3500, loss is:0.08483975380659103epoch:3600, loss is:0.08483383059501648epoch:3700, loss is:0.08482930809259415epoch:3800, loss is:0.08482582122087479epoch:3900, loss is:0.08482315391302109epoch:4000, loss is:0.08482109755277634epoch:4100, loss is:0.08481952548027039epoch:4200, loss is:0.08481831848621368epoch:4300, loss is:0.08481740206480026epoch:4400, loss is:0.08481667935848236epoch:4500, loss is:0.08481614291667938epoch:4600, loss is:0.08481571823358536epoch:4700, loss is:0.08481539785861969epoch:4800, loss is:0.08481515198945999epoch:4900, loss is:0.08481497317552567epoch:5000, loss is:0.08481481671333313epoch:5100, loss is:0.08481471240520477epoch:5200, loss is:0.08481462299823761epoch:5300, loss is:0.08481455594301224epoch:5400, loss is:0.08481451123952866epoch:5500, loss is:0.08481448143720627epoch:5600, loss is:0.08481443673372269epoch:5700, loss is:0.08481442183256149epoch:5800, loss is:0.0848143994808197epoch:5900, loss is:0.0848143920302391epoch:6000, loss is:0.08481437712907791epoch:6100, loss is:0.08481436222791672epoch:6200, loss is:0.08481435477733612epoch:6300, loss is:0.08481435477733612epoch:6400, loss is:0.08481435477733612epoch:6500, loss is:0.08481435477733612epoch:6600, loss is:0.08481435477733612epoch:6700, loss is:0.08481435477733612epoch:6800, loss is:0.08481434732675552epoch:6900, loss is:0.08481435477733612epoch:7000, loss is:0.08481433987617493epoch:7100, loss is:0.08481435477733612epoch:7200, loss is:0.08481433987617493epoch:7300, loss is:0.08481433987617493epoch:7400, loss is:0.08481434732675552epoch:7500, loss is:0.08481434732675552epoch:7600, loss is:0.08481434732675552epoch:7700, loss is:0.08481434732675552epoch:7800, loss is:0.08481434732675552epoch:7900, loss is:0.08481434732675552epoch:8000, loss is:0.08481434732675552epoch:8100, loss is:0.08481434732675552epoch:8200, loss is:0.08481434732675552epoch:8300, loss is:0.08481434732675552epoch:8400, loss is:0.08481434732675552epoch:8500, loss is:0.08481434732675552epoch:8600, loss is:0.08481434732675552epoch:8700, loss is:0.08481434732675552epoch:8800, loss is:0.08481434732675552epoch:8900, loss is:0.08481434732675552epoch:9000, loss is:0.08481434732675552epoch:9100, loss is:0.08481434732675552epoch:9200, loss is:0.08481434732675552epoch:9300, loss is:0.08481434732675552epoch:9400, loss is:0.08481434732675552epoch:9500, loss is:0.08481434732675552epoch:9600, loss is:0.08481434732675552epoch:9700, loss is:0.08481434732675552epoch:9800, loss is:0.08481434732675552epoch:9900, loss is:0.08481434732675552
model.test(data)
4. 测试模型
附：系列文章
| 序号 | 文章目录 | 直达链接 |
|---|---|---|
| 1 | 波士顿房价预测 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132181950 |
| 2 | 鸢尾花数据集分析 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182057 |
| 3 | 特征处理 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182165 |
| 4 | 交叉验证 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182238 |
| 5 | 构造神经网络示例 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182341 |
| 6 | 使用TensorFlow完成线性回归 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182417 |
| 7 | 使用TensorFlow完成逻辑回归 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182496 |
| 8 | TensorBoard案例 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182584 |
| 9 | 使用Keras完成线性回归 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182723 |
| 10 | 使用Keras完成逻辑回归 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182795 |
| 11 | 使用Keras预训练模型完成猫狗识别 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132243928 |
| 12 | 使用PyTorch训练模型 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132243989 |
| 13 | 使用Dropout抑制过拟合 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244111 |
| 14 | 使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow) | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244499 |
| 15 | 使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras) | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244552 |
| 16 | 使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch) | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244641 |
| 17 | 使用GAN生成手写数字样本 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244764 |
| 18 | 自然语言处理 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132276591 |
