PyTorch实战：线性回归与逻辑回归教程

在本篇PyTorch实战教程中，我们将深入探讨如何利用PyTorch库实现线性回归和逻辑回归这两种基础的机器学习算法。首先，我们关注的是线性回归，这是一种预测连续数值输出的模型。以下是具体步骤： 1. **网络架构设计**：在PyTorch中，我们定义了一个名为`Model`的类，继承自`torch.nn.Module`。这个模块的核心是`self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)`，表示一个一输入一输出的线性层。线性回归中的输入特征只有一个维度，输出也是单个值。 2. **损失函数和优化器**：选择均方误差损失函数（MSELoss），因为它适用于回归问题。我们设置`criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)`，并用`torch.optim.SGD`作为优化器，设置了学习率为0.01。`size_average=False`表示每个样本的损失都会被单独计算，不取平均值。 3. **训练过程**：每次训练迭代包括前向传播（forward pass），计算预测值`y_pred = model(x_data)`；然后根据预测值和真实值计算损失`loss = criterion(y_pred, y_data)`；接着使用`optimizer.zero_grad()`清零梯度，`loss.backward()`执行反向传播来更新模型参数对损失的敏感度；最后调用`optimizer.step()`完成一个优化步骤，更新模型参数。 逻辑回归部分虽然没有在给定的内容中提及，但与线性回归类似，逻辑回归在PyTorch中也通过相似的方式处理，只不过损失函数通常改为二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss），用于处理分类问题，而模型的输出层会使用sigmoid激活函数，确保输出为概率值。 总结来说，这篇文档提供了一个基本的PyTorch实践案例，展示了如何构建和训练一个简单的线性回归模型，并介绍了必要的组件，如网络结构、损失函数和优化器的选择。通过理解这些基础知识，读者可以进一步扩展到其他类型的神经网络和更复杂的任务。对于希望入门PyTorch或巩固基础的开发者，这是一个很好的起点。