torch 非线性回归

torch非线性回归是使用PyTorch进行非线性回归任务的过程。在PyTorch中，可以创建自定义的非线性回归模型，并使用优化器和损失函数对模型进行训练。通过定义模型的结构和参数，以及选择合适的优化算法和损失函数，可以使用PyTorch进行非线性回归任务。

在PyTorch中，可以使用torch.nn模块来定义神经网络模型的结构，使用torch.optim模块来选择合适的优化算法，使用torch.autograd模块来进行自动求导，以便计算梯度。然后，可以使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行评估。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用PyTorch进行非线性回归：

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x_data = np.linspace(-2, 2, 200)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.2, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) + noise

x_train = torch.from_numpy(x_data).float()
y_train = torch.from_numpy(y_data).float()

# 定义模型
class NonlinearRegressionModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NonlinearRegressionModel, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(1, 10)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.output = torch.nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.hidden(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.output(x)
        return x

model = NonlinearRegressionModel()

# 定义优化器和损失函数
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    y_pred = model(x_train)
    loss = criterion(y_pred, y_train)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 可视化结果
plt.scatter(x_train.numpy(), y_train.numpy(), s=10, label='Original Data')
plt.plot(x_train.numpy(), model(x_train).detach().numpy(), 'r-', lw=3, label='Fitted Curve')
plt.legend(loc='best')
plt.show()