使用PyTorch实现基础线性回归及数据可视化

本资源是一份关于动手学习深度学习中的线性回归模型示例，使用了Python编程语言和PyTorch库。首先，我们导入了所需的库，如`torch`、`IPython.display`、`matplotlib.pyplot`、`numpy`和`random`，并打印出`torch`的版本号，确保使用的库是最新的。 核心知识点包括： 1. **数据生成**： - 生成了一个包含1000个样本的二维特征数据集（`num_inputs=2`），每个样本有两列特征值。 - 真实的权重参数`true_w`为[2, -3.4]，真实偏置`true_b`为4.2。 - 使用`torch.randn`生成随机噪声，并将它们与真实的线性关系相结合，生成对应的标签`labels`，模拟真实世界的数据分布。 2. **数据可视化**： - 使用`matplotlib.pyplot`绘制散点图，展示特征1与标签之间的关系，有助于理解数据集特性。 3. **数据读取和批处理**： - 定义了一个`data_iter`函数，用于生成批次数据。这个函数接受批量大小、特征和标签作为输入，对数据进行随机打乱并按批次返回。 - 示例中使用`batch_size=10`，显示了一个批次的数据。 4. **模型参数初始化**： - 初始化一个线性模型的参数，即权重向量`w`，形状为`(num_inputs, 1)`，并且设置为正态分布，平均值为0，标准差为0.01，用`torch.tensor`创建。 5. **训练准备**： - 通过这些准备工作，后续会学习如何使用这些数据来训练线性回归模型，包括前向传播、损失计算、反向传播和优化器应用等深度学习基本步骤。 在这个例子中，读者可以学习如何使用PyTorch进行基础的机器学习任务，特别是线性回归模型的构建与训练过程。通过这个实例，用户可以熟悉如何处理数据、设计模型架构以及迭代训练数据。随着对深度学习的理解深入，还可以进一步探索更复杂的神经网络结构，如RNN（循环神经网络）和char函数在自然语言处理中的应用。