import torch x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])#为什么要写成这样呢 为什么单独一个数要写成列表 class linearModel(): def __init__(self): super(linearModel,self).__init__()#这是什么意思 self.linear = torch.nn.Linear(1,1)#输入数据的维度和输出数据的维度 x_data是一维的吗 构建w矩阵 def forward(self,x): y_hat = self.linear(x_data) return y_hat model = linearModel() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)#不进行平均 mseloss也是一个类吧 对类是先定义类的格式,然后调用的时候再进行参数的输入吗 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(100): y_predict = model(x_data) loss = criterion(y_predict,y_data) optimizer.zero_grad()#在这吗 loss.backward() print('w:',model.linear.weight.item()) optimizer.step() print('epoch:',epoch,'loss:',loss) x_test = torch.Tensor([[4]]) y_test = model(x_test) print(y_test)
时间: 2024-04-21 09:22:56 浏览: 14
这段代码是一个简单的线性回归模型示例。让我逐行解释一下:
1. `import torch`:导入PyTorch库。
2. `x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])`:定义输入数据x,这里是一个列向量。
3. `y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])`:定义目标输出数据y,也是一个列向量。
4. `class linearModel():`:定义线性模型的类。
5. `def __init__(self):`:类的初始化方法。
6. `super(linearModel,self).__init__()`:调用父类的初始化方法,这里是为了继承父类的一些属性和方法。
7. `self.linear = torch.nn.Linear(1,1)`:定义一个线性层,输入维度为1,输出维度为1,构建了一个单变量的线性模型。
8. `def forward(self,x):`:定义前向传播方法。
9. `y_hat = self.linear(x_data)`:通过线性层将输入数据x进行预测,得到预测结果y_hat。
10. `return y_hat`:返回预测结果y_hat。
11. `model = linearModel()`:实例化线性模型。
12. `criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)`:定义均方误差损失函数,这里设置`size_average=False`表示不进行平均。
13. `optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)`:定义随机梯度下降优化器,用于更新模型参数。
14. `for epoch in range(100):`:进行100次训练迭代。
15. `y_predict = model(x_data)`:使用模型进行预测。
16. `loss = criterion(y_predict,y_data)`:计算预测值与真实值之间的损失。
17. `optimizer.zero_grad()`:梯度清零,防止梯度累积。
18. `loss.backward()`:反向传播,计算梯度。
19. `optimizer.step()`:更新模型参数。
20. `print('w:',model.linear.weight.item())`:打印当前模型的权重。
21. `print('epoch:',epoch,'loss:',loss)`:打印当前迭代的轮数和损失值。
22. `x_test = torch.Tensor([[4]])`:定义测试数据x_test。
23. `y_test = model(x_test)`:使用训练好的模型进行测试预测。
24. `print(y_test)`:打印预测结果y_test。
这段代码的目的是利用线性回归模型拟合输入数据x_data和目标输出数据y_data,并输出预测结果。通过迭代训练,优化模型参数使得损失减小,从而得到更准确的预测结果。