用pytroch写一段代码
时间: 2024-05-13 07:16:21 浏览: 17
好的,以下是一个简单的使用PyTorch实现线性回归的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建训练数据
x = np.random.rand(100, 1)
y = 5 * x + 2 + np.random.randn(100, 1) * 0.1
# 转换为Tensor
x_tensor = torch.from_numpy(x)
y_tensor = torch.from_numpy(y)
# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearRegression, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
out = self.linear(x)
return out
model = LinearRegression()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
outputs = model(x_tensor)
loss = criterion(outputs, y_tensor)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch+1) % 100 == 0:
print ('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 绘制结果
predicted = model(x_tensor).detach().numpy()
plt.plot(x, y, 'ro', label='Original data')
plt.plot(x, predicted, label='Fitted line')
plt.legend()
plt.show()
```
这个代码实现了一个简单的线性回归模型,并且使用SGD优化器和MSE损失函数进行训练。在训练完成后,它绘制出原始数据和拟合直线的图形。
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