编程实现线性回归从零开始实现（深度学习pytorch）

线性回归是一种基本的机器学习模型，用于预测数值型目标变量。在PyTorch中，我们可以从头开始实现一个简单的线性回归模型。以下是步骤：

1. 导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义模型结构：

class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, 1) # 线性层，输入维度和输出维度都是1，因为我们只有一个预测值

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

这里我们创建了一个包含一个线性层的模块，`nn.Linear`接受输入特征的数量（input_dim）作为参数。

3. 初始化模型：

model = LinearRegression(input_dim=your_input_size)

替换`your_input_size`为实际的数据特征维度。

4. 创建损失函数和优化器：

criterion = nn.MSELoss()  # Mean Squared Error (均方误差) 用于回归任务
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 使用随机梯度下降(SGD)算法，设置学习率

5. 训练模型：

for epoch in range(num_epochs):  # 设置训练轮数
    # 假设你已经有了训练数据 x_train 和 y_train
    predictions = model(x_train)  # 前向传播得到预测值
    loss = criterion(predictions, y_train.view(-1, 1))  # 计算损失
    optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
    loss.backward()  # 反向传播计算梯度
    optimizer.step()  # 更新权重

6. 测试模型：

with torch.no_grad():
test_predictions = model(x_test) # 对测试集进行预测