快捷導(dǎo)航

pyTorch深入學(xué)習(xí)梯度和Linear Regression實(shí)現(xiàn)

更新時間：2021年09月30日 11:33:26 作者：算法菜鳥飛高高

這篇文章主要介紹了pyTorch深入學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)梯度和Linear Regression，文中呈現(xiàn)了詳細(xì)的示例代碼，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助

梯度

PyTorch的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是tensor，它有個屬性叫做requires_grad,設(shè)置為True以后，就開始track在其上的所有操作，前向計(jì)算完成后，可以通過backward來進(jìn)行梯度回傳。
評估模型的時候我們并不需要梯度回傳，使用with torch.no_grad() 將不需要梯度的代碼段包裹起來。每個Tensor都有一個.grad_fn屬性，該屬性即創(chuàng)建該Tensor的Function，直接用構(gòu)造的tensor返回None，否則是生成該tensor的操作。

tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) -> Tensor
#require_grad默認(rèn)是false，下面我們將顯式的開啟
x = torch.tensor([1,2,3],requires_grad=True,dtype=torch.float)

注意只有數(shù)據(jù)類型是浮點(diǎn)型和complex類型才能require梯度，所以這里顯示指定dtype為torch.float32

x = torch.tensor([1,2,3],requires_grad=True,dtype=torch.float32)
> tensor([1.,2.,3.],grad_fn=None)
y = x + 2
> tensor([3.,4.,5.],grad_fn=<AddBackward0>)
z = y * y * 3
> tensor([3.,4.,5.],grad_fn=<MulBackward0>)

像x這種直接創(chuàng)建的，沒有g(shù)rad_fn，被稱為葉子結(jié)點(diǎn)。grad_fn記錄了一個個基本操作用來進(jìn)行梯度計(jì)算的。
關(guān)于梯度回傳計(jì)算看下面一個例子

x = torch.ones((2,2),requires_grad=True)
> tensor([[1.,1.],
> 		   [1.,1.]],requires_grad=True)
y = x + 2
z = y * y * 3
out = z.mean()
#out是一個標(biāo)量，無需指定求偏導(dǎo)的變量
out.backward()
x.grad
> tensor([[4.500,4.500],
> 		  [4.500,4.500]])
#每次計(jì)算梯度前，需要將梯度清零,否則會累加
x.grad.data.zero_()

在這里插入圖片描述

值得注意的是只有葉子節(jié)點(diǎn)的梯度在回傳時才會被計(jì)算，也就是說，上面的例子中拿不到y(tǒng)和z的grad。
來看一個中斷求導(dǎo)的例子

x = torch.tensor(1.,requires_grad=True)
y1 = x ** 2
with torch.no_grad()
	y2 = x ** 3
y3 = y1 + y2
y3.backward()
print(x.grad)
> 2

在這里插入圖片描述

本來梯度應(yīng)該為5的，但是由于y2被with torch.no_grad()包裹，在梯度計(jì)算的時候不會被追蹤。

如果我們想要修改某個tensor的數(shù)值但是又不想被autograd記錄，那么需要使用對x.data進(jìn)行操作就行這也是一個張量。

線性回歸（linear regression）

利用線性回歸來預(yù)測一棟房屋的價格，價格取決于很多feature，這里簡化問題，假設(shè)價格只取決于兩個因素，面積（平方米）和房齡（年）

在這里插入圖片描述

x1代表面積，x2代表房齡，售出價格為y

模擬數(shù)據(jù)集

假設(shè)我們的樣本數(shù)量為1000個，每個數(shù)據(jù)包括兩個features，則數(shù)據(jù)為1000 * 2的2-d張量，用正太分布來隨機(jī)取值。
labels是房屋的價格，長度為1000的一維張量。
真實(shí)w和b提前把值定好,然后再取一個干擾量 δ \delta δ(也用高斯分布取值，用來模擬真實(shí)數(shù)據(jù)集中的偏差)

num_features = 2#兩個特征
num_examples = 1000 #樣本個數(shù)
w = torch.normal(0,1,(num_features,1))
b = torch.tensor(4.2)
samples = torch.normal(0,1,(num_examples,num_features))
labels = samples.matmul(w) + b
noise = torch.normal(0,.01,labels.shape)
labels += noise

加載數(shù)據(jù)集

import random
def data_iter(samples,labels,batch_size):
	num_samples = samples.shape[0] #獲得batch軸的長度
	indices = [i for i in range(num_samples)]
	random.shuffle(indices)#將索引數(shù)組原地打亂
	for i in range(0,num_samples,batch_size):
	j = torch.LongTensor(indices[i:min(i+batch_size,num_samples)])
	yield samples.index_select(0,j),labels(0,j)

torch.index_select(dim,index)
dim表示tensor的軸，index是一個tensor，里面包含的是索引。

定義loss_function

def loss_function(predict,labels):
	loss = (predict,labels)** 2 / 2
	return loss.mean()

定義優(yōu)化器

def loss_function(predict,labels):
	loss = (predict,labels)** 2 / 2
	return loss.mean()

開始訓(xùn)練

w = torch.normal(0.,1.,(num_features,1),requires_grad=True)
b = torch.zero(0.,dtype=torch.float32,requires_grad=True)
batch_size = 100
for epoch in range(10):
	for data, label in data_iter(samples,labels,batch_size):
		predict = data.matmul(w) + b
		loss = loss_function(predict,label)
		loss.backward()
		optimizer([w,b],0.05)
		w.grad.data.zero_()
		b.grad.data.zero_()

以上就是pyTorch深入學(xué)習(xí)梯度和Linear Regression實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于pyTorch實(shí)現(xiàn)梯度和Linear Regression的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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