线性模型的PyTorch训练

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📜 线性模型的PyTorch训练

📅 最后修改于: 2020-11-11 00:43:05 🧑 作者: Mango

线性模型训练

给定分配给它的随机参数，我们绘制了线性模型。我们发现它与我们的数据不太吻合。我们要做的。我们需要训练该模型，以便该模型具有最佳的权重和偏差参数并拟合该数据。

有以下步骤来训练模型：

步骤1

我们的第一步是指定损失函数，我们打算将其最小化。 PyTorch提供了一种非常有效的方法来指定丢失的函数。 PyTorch提供MSELoss()函数(称为均方损失)，以

criterion=nn.MSELoss()

第2步

现在，我们的下一步是更新参数。为此，我们指定使用梯度下降算法的优化器。我们使用称为随机梯度下降的SGD()函数进行优化。 SGD一次可以减少一个样本的总损失，并且通常可以更快地收敛，因为它将在相同样本大小内频繁更新模型的权重。

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)

在此，lr代表学习率，最初设置为0.01。

第三步

我们将培养我们的模型时代的指定号码(我们计算误差函数和backpropagated这个误差函数的梯度下降到更新的重量)。

epochs=100

现在，对于每个时代，我们都必须最小化模型系统的误差。误差只是模型预测与实际值之间的比较。

Losses=[]
For i in range (epochs):
    ypred=model.forward(x)    #Prediction of y
    loss=criterion(ypred,y)    #Find loss
    losses.append()        # Add loss in list 
    optimizer.zero_grad() # Set the gradient to zero
    loss.backward()    #To compute derivatives 
    optimizer.step()    # Update the parameters

第四步

现在，最后，我们只需调用plotfit()方法来绘制新的线性模型。

plotfit('Trained Model')

完整的代码

程序

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X=torch.randn(100,1)*10
y=X+3*torch.randn(100,1)
plt.plot(X.numpy(),y.numpy(),'o')
plt.ylabel('y')
plt.xlabel('x')
class LR(nn.Module):
    def __init__(self,input_size,output_size):
        super().__init__()
        self.linear=nn.Linear(input_size,output_size)
    def forward(self,x):
        pred=self.linear(X)
        return pred    
torch.manual_seed(1)    #For consistency of random result 
model=LR(1,1)
criterion=nn.MSELoss()    #Using Loss Function
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)  #Using optimizer which uses GD algorithm
print(model)
[a,b]=model.parameters()    #Unpacking of parameters
epochs=100
losses=[]
for i in range(epochs):
    ypred=model.forward(X)
    loss=criterion(ypred,y)
    print("epoch:",i,"loss:",loss.item())
    losses.append(loss)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
defgrtparameters():
       return(a[0][0].item(),b[0].item())
defplotfit(title):
    plt.title=title
    a1,b1=grtparameters()
    x1=np.array([-30,30])
    y1=a1*x1+b1
    plt.plot(x1,y1,'r')
    plt.scatter(X,y)
    plt.show()
plotfit('Trained Model')

输出：