03.3线性回归的简洁实现

3.3线性回归的简洁实现

3.3.1. 生成数据集

import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l

true_w = torch.tensor([2, -3.4])
true_b = 4.2
features, labels = d2l.synthetic_data(true_w, true_b, 1000)

3.3.2 读取数据集

将features和labels作为API的参数传递，并通过数据迭代器指定batch_size。 此外，布尔值is_train表示是否希望数据迭代器对象在每个迭代周期内打乱数据。

def load_array(data_arrays, batch_size, is_train=True):  #@save
    """构造一个PyTorch数据迭代器"""
    dataset = data.TensorDataset(*data_arrays)
    return data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=is_train)

batch_size = 10
data_iter = load_array((features, labels), batch_size)

next(iter(data_iter))

[tensor([[ 0.7882, -0.7068],
         [ 0.5081,  0.2577],
         [-0.5769,  0.1545],
         [-0.3271, -0.6080],
         [-0.2716, -1.4628],
         [-1.1530, -1.4643],
         [ 0.1635, -0.2018],
         [-0.0753, -1.1161],
         [ 3.4251,  0.1953],
         [ 0.3589, -0.9478]]),
 tensor([[ 8.1742],
         [ 4.3357],
         [ 2.5157],
         [ 5.6106],
         [ 8.6395],
         [ 6.8726],
         [ 5.2155],
         [ 7.8377],
         [10.3918],
         [ 8.1590]])]

3.3.3. 定义模型

• 首先定义一个模型变量net，它是一个Sequential类的实例。 Sequential类将多个层串联在一起。 当给定输入数据时，Sequential实例将数据传入到第一层
• 然后将第一层的输出作为第二层的输入，以此类推。

在下面的例子中，我们的模型只包含一个层，因此实际上不需要Sequential。
但是由于以后几乎所有的模型都是多层的，在这里使用Sequential会让你熟悉“标准的流水线”。

# nn是神经网络的缩写
from torch import nn

net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 1))

在PyTorch中，全连接层在Linear类中定义。 值得注意的是，我们将两个参数传递到nn.Linear中。 第一个指定输入特征形状，即2，第二个指定输出特征形状，输出特征形状为单个标量，因此为1。

3.3.4. 初始化模型参数

指定每个权重参数应该从均值为0、标准差为0.01的正态分布中随机采样， 偏置参数将初始化为零。

net[0].weight.data.normal_(0, 0.01)
net[0].bias.data.fill_(0)

tensor([0.])

通过net[0]选择网络中的第一个图层， 然后使用weight.data和bias.data方法访问参数。 我们还可以使用替换方法normal_和fill_来重写参数值。

3.3.5. 定义损失函数

计算均方误差使用的是MSELoss类，也称为L2平方范数。 默认情况下，它返回所有样本损失的平均值。

loss = nn.MSELoss()

3.3.6. 定义优化算法

小批量随机梯度下降算法是一种优化神经网络的标准工具， PyTorch在optim模块中实现了该算法的许多变种

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)

指定优化的参数 （可通过net.parameters()从我们的模型中获得）以及优化算法所需的超参数字典。
小批量随机梯度下降只需要设置lr值，这里设置为0.03

3.3.7. 训练

步骤:

• 通过调用net(X)生成预测并计算损失l（前向传播）。
• 通过进行反向传播来计算梯度。
• 通过调用优化器来更新模型参数。

为了更好的衡量训练效果，我们计算每个迭代周期后的损失，并打印它来监控训练过程。

num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
    for X, y in data_iter:
        l = loss(net(X) ,y)
        trainer.zero_grad()
        l.backward()
        trainer.step()
    l = loss(net(features), labels)
    print(f'epoch {epoch + 1}, loss {l:f}')

epoch 1, loss 0.000157
epoch 2, loss 0.000094
epoch 3, loss 0.000094

要访问参数，我们首先从net访问所需的层，然后读取该层的权重和偏置

w = net[0].weight.data
print('w的估计误差：', true_w - w.reshape(true_w.shape))
b = net[0].bias.data
print('b的估计误差：', true_b - b)

w的估计误差： tensor([-0.0008,  0.0006])
b的估计误差： tensor([0.0013])

3.3.8 小结

我们可以使用PyTorch的高级API更简洁地实现模型。

在PyTorch中，data模块提供了数据处理工具，nn模块定义了大量的神经网络层和常见损失函数。

我们可以通过_结尾的方法将参数替换，从而初始化参数