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PyTorch进阶之路(二):如何实现线性回归

https://new.qq.com/omn/20190315/20190315A093SV.html

yield_apple = w11 * temp + w12 * rainfall + w13 * humidity + b1

yield_orange = w21 * temp + w22 * rainfall + w23 * humidity + b2

可视化地看,这意味着苹果或橙子的产量是温度、降雨量或湿度的线性函数或平面函数:

In [2]:
import torch
import numpy as np
In [20]:
#input (temp温度 , rainfall降雨量,  humidity湿度 )
inputs = np.array([[73, 67, 43],[91, 88, 64],[87, 134, 58],[102, 43, 37], [69, 96, 70]], dtype='float32')
inputs
Out[20]:
array([[ 73.,  67.,  43.],
       [ 91.,  88.,  64.],
       [ 87., 134.,  58.],
       [102.,  43.,  37.],
       [ 69.,  96.,  70.]], dtype=float32)
In [22]:
#target(apples, oranges)
targets = np.array([[56,70],
                                      [81,101],
                                      [119, 133],
                                      [22, 37],
                                      [103, 119]], dtype='float32')
targets
Out[22]:
array([[ 56.,  70.],
       [ 81., 101.],
       [119., 133.],
       [ 22.,  37.],
       [103., 119.]], dtype=float32)

我们已经分开了输入变量和目标变量,因为我们将分别操作它们。另外,我们创建的是 numpy 数组,因为这是常用的操作训练数据的方式:将某些 CSV 文件读取成 numpy 数组,进行一些处理,然后再将它们转换成 PyTorch 张量

In [26]:
# 转为 tensor
inputs_t = torch.from_numpy(inputs)
targets_t = torch.from_numpy(targets)
print(inputs_t)
print(targets_t)
tensor([[ 73., 67., 43.], [ 91., 88., 64.], [ 87., 134., 58.], [102., 43., 37.], [ 69., 96., 70.]]) tensor([[ 56., 70.], [ 81., 101.], [119., 133.], [ 22., 37.], [103., 119.]])

从头开始构建线性回归模型

权重和偏置(w11、w12…w23、b1 和 b2)也可表示成矩阵,并初始化为随机值。w 的第一行和 b 的第一个元素用于预测第一个目标变量,即苹果的产量;对应的第二个则用于预测橙子的产量。

In [28]:
# weights and biases
w = torch.randn(2, 3, requires_grad=True)
b = torch.randn(2, requires_grad=True)
In [29]:
print(w)
print(b)
tensor([[ 1.9030, 2.2653, -1.5373], [ 1.3533, -1.3740, 0.1822]], requires_grad=True) tensor([-1.1660, 0.6701], requires_grad=True)

torch.randn 会创建一个给定形状的张量,其中的元素随机选取自一个均值为 0 且标准差为 1 的正态分布。

该模型实际上就是一个简单的函数:执行输入 x 和权重 w 的矩阵乘法,再加上偏置 b(每个观察都会重复该计算)。

x * w(转置) + b

In [38]:
def model(x):
    return np.dot(x, w.t()) + b # @ 表示 PyTorch 中的矩阵乘法,.t 方法会返回一个张量的转置。
In [39]:
# Generate predictions 产生预测
preds = model(inputs)
--------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-39-15c71d28351e> in <module> 1 # Generate predictions 产生预测 ----> 2 preds = model(inputs) <ipython-input-38-2cd9b022d660> in model(x) 1 def model(x): ----> 2 return np.dot(x, w.t()) + b # @ 表示 PyTorch 中的矩阵乘法,.t 方法会返回一个张量的转置。 /export/apps/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/tensor.py in __array__(self, dtype) 456 def __array__(self, dtype=None): 457 if dtype is None: --> 458 return self.numpy() 459 else: 460 return self.numpy().astype(dtype, copy=False) RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.
In [ ]:
import jovian #[ˈdʒəʊvɪən] 木星
jovian.commit()
[jovian] Saving notebook..
In [ ]: