python+torch线性回归模型机器学习

发布时间:2023年12月19日

程序示例精选
python+torch线性回归模型机器学习
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前言

这篇博客针对《python+torch线性回归模型机器学习》编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。


文章目录

一、所需工具软件
二、使用步骤
???????1. 主要代码
???????2. 运行结果
三、在线协助

一、所需工具软件

???????1. Python
???????2. Pycharm

二、使用步骤

代码如下(示例):
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())

x, y = variable(x), variable(y)

#plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
#plt.show()
#定义层
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)
#搭建层
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.predict(x)
        return x
net = Net(1, 10, 1)
print(net)

plt #something about plotting
plt.show()



for t in range(100):
    prediction = net(x)

    loss = loss_func(prediction, y)

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


运行结果

在这里插入图片描述
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三、在线协助:

如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人 QQ 名片,由专业技术人员远程协助!

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2)Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
3)界面美化
4)软件制作
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