标签:linear 回归 torch test Pytorch 线性 model data self
import torch
x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])
class MyLinear(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1,1)
def forward(self, x):
y_pred = self.linear(x)
return y_pred
model = MyLinear()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(1000):
y_pred = model(x_data)
loss = criterion(y_pred,y_data)
print('epoch==' + str(epoch), 'loss==' + str(loss.item()))
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print('w=',model.linear.weight.item())
print('b=',model.linear.bias.item())
x_test = torch.tensor([[4.0]])
y_test = model(x_test)
print("y_test=",y_test.data)
输出结果:
标签:linear,回归,torch,test,Pytorch,线性,model,data,self 来源: https://www.cnblogs.com/hhllxx/p/16411105.html
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