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PyTorch入門-1

汽車電子技術(shù) ? 來源:Python數(shù)據(jù)分析之旅 ? 作者: cauwfq ? 2023-02-23 16:32 ? 次閱讀

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1.為什么選擇PyTorch
  1)簡潔:追求更少封裝,避免重復(fù)造輪子
  2)速度:靈活性不以速度為代價
  3)易用:語法優(yōu)雅,簡單易學(xué)
  4)資源:社區(qū)豐富,維護及時
2.基礎(chǔ)入門
  1)安裝(pip install torch)
  2)創(chuàng)建tensor(PyTorch重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))
  3)自動求導(dǎo)
  
import numpy as np  
import torch


#創(chuàng)建3行4列tensor,設(shè)置自動求導(dǎo)
x = torch.randn(3,4,requires_grad=True)
#輸出結(jié)構(gòu)
x

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#初始化b
b = torch.randn(3,4,requires_grad=True)
#計算t
t = x + b
#求和
y = t.sum()
#反向傳播計算
y.backward()
#輸出b梯度
b.grad

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實戰(zhàn)一個例子(計算過程如下):

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#計算流程
x = torch.rand(1)
b = torch.rand(1, requires_grad = True)
w = torch.rand(1, requires_grad = True)
y = w * x 
z = y + b 
#如果不清空會累加起來
z.backward(retain_graph=True)
#w梯度
w.grad

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#b梯度
b.grad

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3.搭建線性回歸模型
  1)構(gòu)造數(shù)據(jù)
  2)初始化參數(shù)
  3)前向傳播
  4)模型訓(xùn)練
  5)預(yù)測結(jié)果
  6)保存模型
#初始化x值
x_values = [i for i in range(11)]
#轉(zhuǎn)換為ndarray
x_train = np.array(x_values, dtype=np.float32)
#維度轉(zhuǎn)換
x_train = x_train.reshape(-1, 1)
#查看形狀,(11,1)
x_train.shape


#計算y值
y_values = [2*i + 1 for i in x_values]
#轉(zhuǎn)換為ndarray
y_train = np.array(y_values, dtype=np.float32)
#維度轉(zhuǎn)換
y_train = y_train.reshape(-1, 1)
#查看形狀,(11,1)
y_train.shape
import torch
import torch.nn as nn


#線性回歸模型(本質(zhì)是一個不加激活函數(shù)的全連接層)
class LinearRegressionModel(nn.Module):
    #初始化參數(shù)
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LinearRegressionModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)  
    #前向傳播
    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out


#輸入維度
input_dim = 1
#輸出維度
output_dim = 1
#初始化模型
model = LinearRegressionModel(input_dim, output_dim)
#輪數(shù)
epochs = 1000
#學(xué)習(xí)率
learning_rate = 0.01
#隨機梯度下降算法
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), 
                            lr=learning_rate)
#定義均方損失函數(shù)
criterion = nn.MSELoss()


#遍歷每一輪(這里使用CPU進行訓(xùn)練,建議使用GPU速度快)
for epoch in range(epochs):
    #計算輪數(shù)
    epoch += 1
    #注意轉(zhuǎn)換成tensor
    inputs = torch.from_numpy(x_train)
    labels = torch.from_numpy(y_train)
    #梯度要清零每一次迭代
    optimizer.zero_grad() 
    #前向傳播
    outputs = model(inputs)
    #計算損失
    loss = criterion(outputs, labels)
    #返向傳播
    loss.backward()
    #更新權(quán)重參數(shù)
    optimizer.step()
    #每50輪輸出損失值
    if epoch % 50 == 0:
        print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, loss.item()))

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#預(yù)測訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
predicted = model(torch.from_numpy(x_train).requires_grad_()).data.numpy()
#輸出結(jié)果,跟我們真實y值幾乎沒有差別
predicted

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#保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl')
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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