3-6 构建线性模型解决温度计示数转换问题

直接上源码

%matplotlib inline
import numpy as np
import torch
torch.set_printoptions(edgeitems=2, linewidth=75)

导入必要的库并设置 PyTorch 的打印选项，确保在打印张量时显示边缘项和行宽。

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t_c = [0.5,  14.0, 15.0, 28.0, 11.0,  8.0,  3.0, -4.0,  6.0, 13.0, 21.0]
t_u = [35.7, 55.9, 58.2, 81.9, 56.3, 48.9, 33.9, 21.8, 48.4, 60.4, 68.4]

定义摄氏温度（t_c）和未知单位的温度（t_u）的列表。

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t_c = torch.tensor(t_c)
t_u = torch.tensor(t_u)

将温度列表转换为 PyTorch 张量。

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import matplotlib.pyplot as plt

导入 Matplotlib 库，用于数据可视化。

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fig = plt.figure()
plt.scatter(t_u, t_c, c='b', edgecolors='r')
plt.show()

创建一个散点图，将 t_u 和 t_c 进行可视化。蓝色点表示数据点，红色边缘表示边框颜色。

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def model(t_u, w, b):return w * t_u + b

定义线性模型函数，模型参数为权重 w 和偏置 b，输入为 t_u。

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def loss_fn(t_p, t_c):squared_diffs = (t_p - t_c)**2return squared_diffs.mean()

定义损失函数，计算预测值 t_p 和真实值 t_c 之间的均方误差。

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w = torch.ones(())
b = torch.zeros(())
t_p = model(t_u, w, b)
t_p

初始化模型参数 w 为 1，b 为 0，计算预测值 t_p。

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loss = loss_fn(t_p, t_c)
loss

计算预测值 t_p 和真实值 t_c 之间的损失（均方误差）。

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w = torch.zeros(())
b = torch.zeros(())
t_p = model(t_u, w, b)
t_p

重新初始化模型参数 w 和 b 都为 0，再次计算预测值 t_p。

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loss = loss_fn(t_p, t_c)
loss

计算新的预测值 t_p 和真实值 t_c 之间的损失（均方误差）。

这个代码的主要目的是定义一个线性回归模型，并通过不同的模型参数来计算预测值和损失，以了解模型预测效果的好坏。