神经网络入门的应用就是拟合方程，这篇文章就针对这个问题来熟悉pytorch怎么搭建神经网络模型。
- 问题提出
我们要拟合的是y = x^2这个最简单的一元二次方程，首先要创建我们的x,y数据,它们都是100*1维的数据，对y加了一个噪声，让它具有一些离散性。
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())
用散点图显示出来：
- 神经网络框架建立
pytorch中我们需要写一个类来表示神经网络的框架，它需要继承pytorch框架中的nn.Module这个类。
由于这个回归问题比较简单，我们只建立两层全连接网络结构，全连接层在nn.Module这个类中已经实现，我们只需要进行调用就好。
构造函数__init__ 是确定我们的网络架构，需要给出输入、输出层的个数和隐藏层神经单元数。
自定义的 forward函数 则是我们需要自己实现的神经网络前向传播功能，在第一层隐藏层后加了激活函数relu()。
class Net(nn.Module):
def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):
super(Net,self).__init__()
self.hidden = nn.Linear(n_feature,n_hidden)
self.predict = nn.Linear(n_hidden,n_output)
def forward(self,x):
x = self.hidden(x)
x = F.relu(x)
x = self.predict(x)
return x
- 神经网络训练模型的建立
在网络框架搭建完成后，要进行神经网络训练模型的建立，其主要包含3个部分：
- 神经网络模型建立： 就是用我们搭建的框架生成一个模型。给定各个网络层的神经单元数。
input_dim = 1
hidden_dim = 10
out_dim = 1
net = Net(input_dim,hidden_dim,out_dim)
print(net)
可以通过打印网络模型查看其结构，输出为：
Net(
(hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)
(predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)
- 优化器的建立： 选用优化器的种类，传入网络参数，设置学习率。直接用pytorch框架中封装好的优化器。
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr = 0.2)
- 损失函数的定义： 也是直接使用pytorch框架中封装好的损失函数，这里选用了均方误差MSE。
loss_func = torch.nn.MSELoss()
- 模型的训练
由于数据简单，我们只训练100次，网络的训练模式很固定，直接看代码：
for i in range(100):
prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction,y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
要注意的是每次训练的梯度要手动进行清0，因此训练代码中的最后3行是一定要有的，否则不能完成训练。
- 结果展示
到这里，神经网络拟合方程就结束了，下面就是展示的部分了，我们可以选择输出训练过程的loss值图像。发现损失值是在不断减小的，也就意味着模型拟合的越来越好。
让我们再看下拟合的方程，红线代表拟合过程中的方程：
; 6. 结语
这只是最简单的神经网络应用，代码参考了莫烦大神的教程，完整代码放在这里：
import torch
import torch.nn.functional as F
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__()
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.hidden(x))
x = self.predict(x)
return x
net = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)
print(net)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)
loss_func = torch.nn.MSELoss()
plt.ion()
plt.show()
for t in range(100):
prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if t % 5 == 0:
plt.cla()
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
if t<90:
plt.pause(0.1)
else:
plt.pause(1)
Original: https://blog.csdn.net/qq_37333048/article/details/110469670
Author: BUAA小乔
Title: pytorch深度学习：神经网络拟合方程(回归问题)
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