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这篇博客针对《pythontorch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), dim1)
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 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 1远程安装运行环境代码调试 2Visual Studio, Qt, C, Python编程语言入门指导 3界面美化 4软件制作 5云服务器申请 6网站制作 当前文章连接https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/132666851 个人博客主页https://blog.csdn.net/alicema1111?typeblog 博主所有文章点这里https://blog.csdn.net/alicema1111?typeblog
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