-
神经网络和深度学习-用pytorch实现线性回归
用pytorch实现线性回归
用pytorch的工具包来实现线性模型的训练过程
-
准备数据集
-
设计模型
-
构造损失函数和优化器（使用pytorch API）
-
训练过程：前馈、反馈、更新
准备数据
在PyTorch中，计算图是小批处理的，所以X和Y是3x1 Tensors。（X和Y的值必须是个矩阵）
利用广播将矩阵进行衍生
同时损失函数也是这样进行计算的
设计模型
采用仿射模型Affine Model（线性单元Linear Unit） 来构造计算图
在线性单元中我们想要知道权重的维度大小，首先需要知道输入x的维度，以及输出y的维度，之后放入loss函数中计算损失值，最后进行backward来对整个计算图进行反向传播
我们要得到loss的标量，可以进行求和或mean，如果最后求出来的是向量的话，是不能进行backward操作
接下来我们设计模型，我们的模型类应该继承于nn.Module，它是所有神经网络模块的Baseclass。
在这个类中我们需要实现两个函数，一个是构造函数init,另一个是前馈函数forward，用module实现的类会自动实现backward的过程
在构造函数init中，我们必须调用父类的init，下一行中实际上是在构造一个对象，包含了权重w和偏置b两个Tensors，其中Linear也是继承自Module
我们来看一下Linear这个类，详细介绍一下
-
in_features: 输入样本的维度，在mini-batch中的矩阵中，行表示样本，列表示features
-
out_features: 输出样本的维度
-
bias：是一个布尔类型的参数，用来决定是否有偏置
我们在实际的运算中，是进行转置计算的
在forward函数，self.linear(x)实现了一个可调用的对象
创造一个实例类，model是可以被直接调用的，model（x）
构造损失函数和优化器
criterion： 其中MSELoss也是继承于Module父类中的，其中有两个参数
-
size_average:样本是否要求均值
-
reduce：是否要进行降维
接下来是优化器optimizer。其中使用的是SGD里面有这么几个参数
-
params：检查model里面的所有成员，成员里面有相应的权重，把这些都加到训练的结果上，调用所有权重值：linear.parameters()
-
lr:learning rate 学习率，可以设置不同的学习率
训练过程
最后我们进行输出权重和偏置，在设置测试模型
在训练中我们发现迭代100次训练不能达到要求时，我们可以进行1000次训练
完整代码演示
import torch import matplotlib.pyplot as plt # prepare dataset # x,y是矩阵，3行1列 也就是说总共有3个数据，每个数据只有1个特征 x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) # design model using class class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel, self).__init__() # (1,1)是指输入x和输出y的特征维度，这里数据集中的x和y的特征都是1维的 # 该线性层需要学习的参数是w和b 获取w/b的方式分别是~linear.weight/linear.bias self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): y_pred = self.linear(x) return y_pred model = LinearModel() # construct loss and optimizer criterion =torch.nn.MSELoss(size_average=False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01) epoch_list = [] loss_list = [] # training cycle forward, backward, update for epoch in range(1000): y_pred = model(x_data) # forward:predict loss = criterion(y_pred,y_data) # forward: loss print(epoch,loss.item()) epoch_list.append(epoch) loss_list.append(loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() # backward: autograd，自动计算梯度 optimizer.step() # update 参数，即更新w和b的值 print('w=',model.linear.weight.item()) print('b=',model.linear.bias.item()) x_test = torch.Tensor([4.0]) y_test = model(x_test) print('y_pred = ',y_test.data) plt.plot(epoch_list, loss_list) plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.show()- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
训练结果
0 112.35303497314453 1 50.16391372680664 2 22.476961135864258 3 10.149425506591797 4 4.659496784210205 5 2.213507890701294 6 1.1226205825805664 7 0.6350162029266357 8 0.41600528359413147 9 0.316591739654541 10 0.27044761180877686 11 0.24804410338401794 12 0.2362363487482071 13 0.22917166352272034 14 0.22424422204494476 15 0.2202942818403244 16 0.216804638504982 17 0.21354466676712036 18 0.2104116678237915 19 0.20735913515090942 20 0.2043665200471878 21 0.20142365992069244 22 0.19852635264396667 23 0.1956721395254135 24 0.19285938143730164 25 0.1900874376296997 26 0.18735529482364655 27 0.1846628487110138 28 0.18200890719890594 29 0.1793932020664215 30 0.1768149435520172 31 0.17427413165569305 32 0.17176926136016846 33 0.16930058598518372 34 0.1668677031993866 35 0.1644694209098816 36 0.16210560500621796 37 0.15977603197097778 38 0.15747982263565063 39 0.1552167683839798 40 0.15298616886138916 41 0.15078730881214142 42 0.1486203372478485 43 0.1464843451976776 44 0.14437904953956604 45 0.1423041820526123 46 0.14025893807411194 47 0.13824328780174255 48 0.1362564116716385 49 0.13429833948612213 50 0.132368266582489 51 0.13046585023403168 52 0.12859109044075012 53 0.1267428994178772 54 0.12492141127586365 55 0.1231260746717453 56 0.12135656177997589 57 0.11961238831281662 58 0.11789334565401077 59 0.11619921773672104 60 0.11452922224998474 61 0.11288312822580338 62 0.11126099526882172 63 0.10966184735298157 64 0.10808579623699188 65 0.106532521545887 66 0.10500149428844452 67 0.10349243879318237 68 0.10200508683919907 69 0.10053901374340057 70 0.09909424185752869 71 0.09766990691423416 72 0.09626630693674088 73 0.09488292038440704 74 0.09351934492588043 75 0.09217515587806702 76 0.09085039794445038 77 0.08954479545354843 78 0.08825798332691193 79 0.08698944002389908 80 0.08573935925960541 81 0.0845070481300354 82 0.08329254388809204 83 0.08209548890590668 84 0.08091577142477036 85 0.07975286990404129 86 0.07860668748617172 87 0.07747688889503479 88 0.07636338472366333 89 0.07526612281799316 90 0.07418430596590042 91 0.07311809062957764 92 0.07206742465496063 93 0.07103154063224792 94 0.07001075148582458 95 0.06900466978549957 96 0.06801298260688782 97 0.06703557074069977 98 0.066072016954422 99 0.06512241810560226 100 0.06418654322624207 101 0.06326410919427872 102 0.062355078756809235 103 0.06145886704325676 104 0.060575492680072784 105 0.05970491096377373 106 0.058846890926361084 107 0.05800115689635277 108 0.05716757848858833 109 0.056346092373132706 110 0.0555361732840538 111 0.054738033562898636 112 0.053951431065797806 113 0.0531761460006237 114 0.05241178348660469 115 0.05165863409638405 116 0.05091621354222298 117 0.05018452927470207 118 0.04946324974298477 119 0.048752374947071075 120 0.04805169627070427 121 0.047361113131046295 122 0.04668048769235611 123 0.04600962996482849 124 0.045348361134529114 125 0.0446966178715229 126 0.044054266065359116 127 0.04342120513319969 128 0.04279709234833717 129 0.042182084172964096 130 0.0415758416056633 131 0.040978316217660904 132 0.040389373898506165 133 0.03980895131826401 134 0.03923676908016205 135 0.038672927767038345 136 0.03811722993850708 137 0.037569429725408554 138 0.03702935576438904 139 0.03649728000164032 140 0.03597274795174599 141 0.035455767065286636 142 0.0349462553858757 143 0.034443940967321396 144 0.03394889459013939 145 0.03346104547381401 146 0.03298007696866989 147 0.032506152987480164 148 0.032039009034633636 149 0.03157859295606613 150 0.031124703586101532 151 0.030677346512675285 152 0.030236493796110153 153 0.029801972210407257 154 0.029373735189437866 155 0.028951536864042282 156 0.028535399585962296 157 0.028125345706939697 158 0.027721144258975983 159 0.027322763577103615 160 0.026930106803774834 161 0.026543039828538895 162 0.02616160549223423 163 0.025785554200410843 164 0.02541501820087433 165 0.02504979632794857 166 0.024689771234989166 167 0.02433495968580246 168 0.02398517169058323 169 0.023640474304556847 170 0.02330072969198227 171 0.022965876385569572 172 0.022635798901319504 173 0.02231057733297348 174 0.021989917382597923 175 0.021673863753676414 176 0.021362382918596268 177 0.021055368706583977 178 0.02075282670557499 179 0.02045450732111931 180 0.020160524174571037 181 0.019870825111865997 182 0.019585274159908295 183 0.01930379308760166 184 0.019026298075914383 185 0.01875285804271698 186 0.018483413383364677 187 0.0182177871465683 188 0.01795593649148941 189 0.01769784465432167 190 0.017443565651774406 191 0.01719282567501068 192 0.0169457346200943 193 0.016702204942703247 194 0.016462240368127823 195 0.016225600615143776 196 0.015992436558008194 197 0.015762610360980034 198 0.015536056831479073 199 0.01531275361776352 200 0.01509274821728468 201 0.014875786378979683 202 0.014661986380815506 203 0.014451313763856888 204 0.014243602752685547 205 0.01403888314962387 206 0.013837129808962345 207 0.013638310134410858 208 0.013442250899970531 209 0.01324906200170517 210 0.013058701530098915 211 0.012870989739894867 212 0.012686015106737614 213 0.01250374224036932 214 0.012324041686952114 215 0.012146896682679653 216 0.011972364969551563 217 0.011800271458923817 218 0.011630683206021786 219 0.011463530361652374 220 0.011298784986138344 221 0.011136380955576897 222 0.010976347140967846 223 0.01081860065460205 224 0.010663095861673355 225 0.010509897023439407 226 0.010358813218772411 227 0.010210014879703522 228 0.010063203051686287 229 0.009918630123138428 230 0.009776086546480656 231 0.00963554996997118 232 0.009497096762061119 233 0.00936061330139637 234 0.009226078167557716 235 0.009093508124351501 236 0.008962801657617092 237 0.008833975531160831 238 0.008707026019692421 239 0.008581867441534996 240 0.008458593860268593 241 0.008336987346410751 242 0.00821713637560606 243 0.008099078200757504 244 0.007982665672898293 245 0.007867971435189247 246 0.007754916325211525 247 0.007643451914191246 248 0.007533577270805836 249 0.007425309158861637 250 0.007318615913391113 251 0.007213430479168892 252 0.007109746336936951 253 0.007007563021034002 254 0.0069068484008312225 255 0.006807621102780104 256 0.006709778681397438 257 0.006613357923924923 258 0.006518302019685507 259 0.006424624007195234 260 0.006332285236567259 261 0.006241272669285536 262 0.0061515928246080875 263 0.006063209380954504 264 0.0059760636650025845 265 0.005890156142413616 266 0.005805525928735733 267 0.005722035653889179 268 0.005639835726469755 269 0.0055587803944945335 270 0.0054789199493825436 271 0.005400161724537611 272 0.005322564393281937 273 0.0052460250444710255 274 0.00517068337649107 275 0.005096335429698229 276 0.005023115314543247 277 0.004950919654220343 278 0.004879762418568134 279 0.004809624515473843 280 0.004740518983453512 281 0.004672378301620483 282 0.004605223890393972 283 0.004539061337709427 284 0.004473820794373751 285 0.004409499932080507 286 0.00434613972902298 287 0.004283687099814415 288 0.004222120624035597 289 0.004161442629992962 290 0.004101647064089775 291 0.004042675718665123 292 0.003984586801379919 293 0.0039273155853152275 294 0.00387090677395463 295 0.003815251402556896 296 0.003760433988645673 297 0.0037063637282699347 298 0.0036531207151710987 299 0.0036005976144224405 300 0.003548881271854043 301 0.0034978655166924 302 0.0034476048313081264 303 0.0033980298321694136 304 0.0033492010552436113 305 0.0033010661136358976 306 0.003253634786233306 307 0.003206862136721611 308 0.0031607949640601873 309 0.0031153755262494087 310 0.0030705814715474844 311 0.0030264602974057198 312 0.0029829726554453373 313 0.002940083621069789 314 0.0028978462796658278 315 0.0028562003280967474 316 0.002815158339217305 317 0.002774682827293873 318 0.0027347952127456665 319 0.002695516450330615 320 0.0026567645836621523 321 0.0026185819879174232 322 0.0025809709914028645 323 0.0025438638404011726 324 0.0025072875432670116 325 0.0024712560698390007 326 0.0024357298389077187 327 0.002400750992819667 328 0.0023662373423576355 329 0.002332223579287529 330 0.0022987292613834143 331 0.002265690127387643 332 0.0022331103682518005 333 0.0022010307293385267 334 0.0021693864837288857 335 0.002138205338269472 336 0.002107476582750678 337 0.002077211393043399 338 0.0020473389886319637 339 0.00201791781000793 340 0.0019889171235263348 341 0.001960339955985546 342 0.0019321611616760492 343 0.0019044021610170603 344 0.001877025468274951 345 0.0018500544829294086 346 0.0018234821036458015 347 0.0017972624627873302 348 0.0017714430578052998 349 0.0017459901282563806 350 0.0017208807403221726 351 0.0016961493529379368 352 0.0016717755934223533 353 0.0016477338504046202 354 0.0016240653349086642 355 0.0016007355879992247 356 0.0015777155058458447 357 0.001555052469484508 358 0.0015327057335525751 359 0.001510667847469449 360 0.0014889667509123683 361 0.0014675650745630264 362 0.0014464533887803555 363 0.001425670343451202 364 0.001405192306265235 365 0.0013850030954927206 366 0.0013650888577103615 367 0.0013454807922244072 368 0.0013261355925351381 369 0.0013070752611383796 370 0.0012883051531389356 371 0.001269784988835454 372 0.0012515324633568525 373 0.0012335367500782013 374 0.0012158092577010393 375 0.0011983568547293544 376 0.0011811066651716828 377 0.0011641462333500385 378 0.0011474225902929902 379 0.0011309236288070679 380 0.0011146781034767628 381 0.001098650274798274 382 0.001082862843759358 383 0.0010672922944650054 384 0.0010519740171730518 385 0.0010368265211582184 386 0.0010219486430287361 387 0.0010072538862004876 388 0.0009927719365805387 389 0.0009785002330318093 390 0.0009644600213505328 391 0.0009505984489805996 392 0.0009369404288008809 393 0.0009234536555595696 394 0.0009101927280426025 395 0.0008971025235950947 396 0.0008842144161462784 397 0.0008715190342627466 398 0.0008589837234467268 399 0.0008466390427201986 400 0.0008344692178070545 401 0.0008224759949371219 402 0.0008106539607979357 403 0.0007990046287886798 404 0.000787514669355005 405 0.0007762035238556564 406 0.0007650482002645731 407 0.0007540533551946282 408 0.0007432110724039376 409 0.0007325401529669762 410 0.0007220103871077299 411 0.0007116313790902495 412 0.0007013983558863401 413 0.0006913295364938676 414 0.0006813958170823753 415 0.0006715868366882205 416 0.0006619489868171513 417 0.0006524224299937487 418 0.000643059378489852 419 0.0006338122766464949 420 0.0006247149431146681 421 0.00061571947298944 422 0.0006068808725103736 423 0.0005981545546092093 424 0.0005895563517697155 425 0.0005810848670080304 426 0.0005727456882596016 427 0.000564498535823077 428 0.000556396204046905 429 0.0005483878776431084 430 0.0005405200645327568 431 0.0005327520193532109 432 0.0005250974791124463 433 0.0005175354308448732 434 0.0005101095885038376 435 0.0005027778679504991 436 0.0004955431795679033 437 0.0004884239169768989 438 0.00048141099978238344 439 0.0004744956677313894 440 0.0004676781827583909 441 0.00046095240395516157 442 0.0004543262184597552 443 0.00044779348536394536 444 0.00044136057840660214 445 0.00043502278276719153 446 0.0004287644987925887 447 0.0004225981538183987 448 0.0004165370191913098 449 0.00041054439498111606 450 0.0004046419926453382 451 0.0003988321986980736 452 0.00039309216663241386 453 0.00038745321216993034 454 0.00038188110920600593 455 0.0003763911372516304 456 0.0003709812299348414 457 0.000365659361705184 458 0.00036040248232893646 459 0.0003552176640368998 460 0.0003501160244923085 461 0.00034507724922150373 462 0.00034011577372439206 463 0.0003352295607328415 464 0.0003304178244434297 465 0.0003256650234106928 466 0.00032099353848025203 467 0.00031637231586501 468 0.0003118277236353606 469 0.00030734966276213527 470 0.0003029232320841402 471 0.00029856906621716917 472 0.0002942823339253664 473 0.0002900474064517766 474 0.00028588250279426575 475 0.000281775020994246 476 0.00027772923931479454 477 0.0002737396862357855 478 0.00026979995891451836 479 0.0002659229503478855 480 0.00026209469069726765 481 0.00025833345716819167 482 0.00025461611221544445 483 0.0002509625337552279 484 0.0002473545609973371 485 0.00024379906244575977 486 0.00024029363703448325 487 0.00023684401821810752 488 0.00023343885550275445 489 0.0002300857158843428 490 0.00022678046661894768 491 0.00022352259838953614 492 0.00022030470427125692 493 0.0002171435480704531 494 0.00021401631238404661 495 0.0002109505730913952 496 0.00020791369024664164 497 0.0002049254544544965 498 0.00020197454432491213 499 0.00019907539535779506 500 0.00019621755927801132 501 0.0001933989697135985 502 0.00019061604689341038 503 0.00018787958833854645 504 0.00018517952412366867 505 0.00018251550500281155 506 0.000179896509507671 507 0.00017730495892465115 508 0.0001747568167047575 509 0.00017225154442712665 510 0.0001697689003776759 511 0.00016733058146201074 512 0.0001649218611419201 513 0.00016255432274192572 514 0.000160218623932451 515 0.0001579188392497599 516 0.00015565016656182706 517 0.00015340727986767888 518 0.00015120998432394117 519 0.00014903208648320287 520 0.00014689183444716036 521 0.00014477616059593856 522 0.00014269874372985214 523 0.00014064530842006207 524 0.00013862729247193784 525 0.00013663541176356375 526 0.00013467077224049717 527 0.00013273174408823252 528 0.00013082606892567128 529 0.0001289440697291866 530 0.00012709143629763275 531 0.0001252717338502407 532 0.0001234690280398354 533 0.00012169350520707667 534 0.00011994547821814194 535 0.00011821958469226956 536 0.0001165206340374425 537 0.00011484768765512854 538 0.00011319488112349063 539 0.00011157002882100642 540 0.00010996361379511654 541 0.00010838883463293314 542 0.00010682420543162152 543 0.0001052906591212377 544 0.00010377942817285657 545 0.00010228912287857383 546 0.00010082244989462197 547 9.936984861269593e-05 548 9.79410033323802e-05 549 9.653167217038572e-05 550 9.515011333860457e-05 551 9.378190588904545e-05 552 9.243142267223448e-05 553 9.110738756135106e-05 554 8.979346603155136e-05 555 8.850165613694116e-05 556 8.723006612854078e-05 557 8.597361738793552e-05 558 8.474072092212737e-05 559 8.352470467798412e-05 560 8.232223626691848e-05 561 8.113999501802027e-05 562 7.997826469363645e-05 563 7.882388308644295e-05 564 7.769326475681737e-05 565 7.657590322196484e-05 566 7.547775749117136e-05 567 7.439054024871439e-05 568 7.332216773647815e-05 569 7.226548041217029e-05 570 7.123216346371919e-05 571 7.020823250059038e-05 572 6.919655425008386e-05 573 6.820230919402093e-05 574 6.722383113810793e-05 575 6.625335663557053e-05 576 6.530640530399978e-05 577 6.436905823647976e-05 578 6.344173743855208e-05 579 6.253032915992662e-05 580 6.163099897094071e-05 581 6.074724660720676e-05 582 5.987301847198978e-05 583 5.901228723814711e-05 584 5.8159992477158085e-05 585 5.732490899390541e-05 586 5.6501983635826036e-05 587 5.56949817109853e-05 588 5.489120667334646e-05 589 5.4101394198369235e-05 590 5.332495493348688e-05 591 5.25570721947588e-05 592 5.1802711823256686e-05 593 5.106127719045617e-05 594 5.032560875406489e-05 595 4.960059595759958e-05 596 4.889060801360756e-05 597 4.818251181859523e-05 598 4.749358777189627e-05 599 4.680764686781913e-05 600 4.613734927261248e-05 601 4.547659773379564e-05 602 4.481906216824427e-05 603 4.417597301653586e-05 604 4.354250995675102e-05 605 4.291743607609533e-05 606 4.229915430187248e-05 607 4.169361272943206e-05 608 4.1095416236203164e-05 609 4.049933340866119e-05 610 3.992045094491914e-05 611 3.934573760489002e-05 612 3.878098868881352e-05 613 3.822606959147379e-05 614 3.767372254515067e-05 615 3.7131772842258215e-05 616 3.6596924473997205e-05 617 3.607571852626279e-05 618 3.5555141948862e-05 619 3.504454070935026e-05 620 3.453899989835918e-05 621 3.404594826861285e-05 622 3.355341686983593e-05 623 3.307449878775515e-05 624 3.259802906541154e-05 625 3.212897718185559e-05 626 3.166495662298985e-05 627 3.121405097772367e-05 628 3.0761872039875016e-05 629 3.032035419892054e-05 630 2.9883611205150373e-05 631 2.9455404728651047e-05 632 2.9032480597379617e-05 633 2.8617279895115644e-05 634 2.8205691705807112e-05 635 2.7800759198726155e-05 636 2.739875708357431e-05 637 2.7004818548448384e-05 638 2.661733014974743e-05 639 2.6235622499370947e-05 640 2.5856670617940836e-05 641 2.5486051526968367e-05 642 2.51218971243361e-05 643 2.4757184291956946e-05 644 2.440375101286918e-05 645 2.4052857042988762e-05 646 2.3706488718744367e-05 647 2.33651626331266e-05 648 2.303077417309396e-05 649 2.269852120662108e-05 650 2.2371979866875336e-05 651 2.2050535335438326e-05 652 2.1735482732765377e-05 653 2.1422694771899842e-05 654 2.1115918571013026e-05 655 2.081214915961027e-05 656 2.0513478375505656e-05 657 2.0217750716255978e-05 658 1.9925464584957808e-05 659 1.9641749531729147e-05 660 1.935981708811596e-05 661 1.9079157937085256e-05 662 1.880710078694392e-05 663 1.853674984886311e-05 664 1.8268110579811037e-05 665 1.8007101971306838e-05 666 1.774993143044412e-05 667 1.749315379129257e-05 668 1.7241143723367713e-05 669 1.6995038095046766e-05 670 1.6750936993048526e-05 671 1.650765807426069e-05 672 1.6272255379590206e-05 673 1.603645068826154e-05 674 1.5807680028956383e-05 675 1.5580553736072034e-05 676 1.53566670633154e-05 677 1.5135982721403707e-05 678 1.491689636168303e-05 679 1.4704981367685832e-05 680 1.4490598005068023e-05 681 1.4284378266893327e-05 682 1.4077892956265714e-05 683 1.3876810044166632e-05 684 1.3678032701136544e-05 685 1.3481759197020438e-05 686 1.3286268767842557e-05 687 1.3096409929858055e-05 688 1.290896580030676e-05 689 1.2722250176011585e-05 690 1.253833579539787e-05 691 1.2359028005448636e-05 692 1.2182231330370996e-05 693 1.200731367134722e-05 694 1.1833059943455737e-05 695 1.1663057193800341e-05 696 1.1495861144794617e-05 697 1.1330070265103132e-05 698 1.1167037882842124e-05 699 1.1008079127350356e-05 700 1.0848730198631529e-05 701 1.0692820978874806e-05 702 1.053860796673689e-05 703 1.0389637282059994e-05 704 1.0239312359772157e-05 705 1.0092478987644427e-05 706 9.94652509689331e-06 707 9.80436470854329e-06 708 9.66376956057502e-06 709 9.52365189732518e-06 710 9.388474609295372e-06 711 9.250729817722458e-06 712 9.118740308622364e-06 713 8.987872206489556e-06 714 8.858126420818735e-06 715 8.731900379643776e-06 716 8.605386028648354e-06 717 8.482165867462754e-06 718 8.361344953300431e-06 719 8.239725502789952e-06 720 8.121645805658773e-06 721 8.005733434401918e-06 722 7.890492270234972e-06 723 7.776086022204254e-06 724 7.664126314921305e-06 725 7.553775503765792e-06 726 7.44644694350427e-06 727 7.339256626437418e-06 728 7.2350330810877495e-06 729 7.130000994948205e-06 730 7.028048912616214e-06 731 6.927138201717753e-06 732 6.826957815064816e-06 733 6.72871192364255e-06 734 6.631030373682734e-06 735 6.5359927248209715e-06 736 6.442970516218338e-06 737 6.349589966703206e-06 738 6.259071597014554e-06 739 6.169494554342236e-06 740 6.07912807026878e-06 741 5.9936965044471435e-06 742 5.906750629947055e-06 743 5.822404091304634e-06 744 5.73810757487081e-06 745 5.656083885696717e-06 746 5.573830094363075e-06 747 5.495036020874977e-06 748 5.415722625912167e-06 749 5.337122274795547e-06 750 5.2600262279156595e-06 751 5.185742793401005e-06 752 5.110806341690477e-06 753 5.036545189796016e-06 754 4.964380423189141e-06 755 4.8929950935416855e-06 756 4.823147719434928e-06 757 4.7538023864035495e-06 758 4.6849590944475494e-06 759 4.617492777470034e-06 760 4.552375685307197e-06 761 4.486736543185543e-06 762 4.421574431034969e-06 763 4.35773836215958e-06 764 4.29569217885728e-06 765 4.233612344251014e-06 766 4.17305182054406e-06 767 4.112810529477429e-06 768 4.053826614835998e-06 769 3.995618044427829e-06 770 3.937483597837854e-06 771 3.881837074004579e-06 772 3.826474312518258e-06 773 3.7703787256759824e-06 774 3.7167149002925726e-06 775 3.6631013244914357e-06 776 3.610982730606338e-06 777 3.55836118615116e-06 778 3.507866040308727e-06 779 3.456543026914005e-06 780 3.407529902688111e-06 781 3.3588669339223998e-06 782 3.3104486192314653e-06 783 3.263117378082825e-06 784 3.215397100575501e-06 785 3.1695801681053126e-06 786 3.1233723802870372e-06 787 3.0789326501690084e-06 788 3.0351156965480186e-06 789 2.991107976413332e-06 790 2.947622760984814e-06 791 2.9062398425594438e-06 792 2.864067027985584e-06 793 2.8231800115463557e-06 794 2.7823916752822697e-06 795 2.7418047920946265e-06 796 2.7025671442970634e-06 797 2.663991608642391e-06 798 2.625976549097686e-06 799 2.5879535314743407e-06 800 2.550486897234805e-06 801 2.51366191150737e-06 802 2.478111127857119e-06 803 2.442723598505836e-06 804 2.407408828730695e-06 805 2.3732475256110774e-06 806 2.3392419734591385e-06 807 2.3053041786624817e-06 808 2.2717908905178774e-06 809 2.2392182472685818e-06 810 2.20688093577337e-06 811 2.175379222535412e-06 812 2.1441039734781953e-06 813 2.113730715791462e-06 814 2.0822328679059865e-06 815 2.0533013866952388e-06 816 2.024160039582057e-06 817 1.994160356844077e-06 818 1.966013769560959e-06 819 1.936853777806391e-06 820 1.9091160083917202e-06 821 1.8815783278114395e-06 822 1.8547950730862794e-06 823 1.828203949116869e-06 824 1.8020391507889144e-06 825 1.7764498352335067e-06 826 1.7509669305582065e-06 827 1.7256681985600153e-06 828 1.7007812402880518e-06 829 1.6766023236414185e-06 830 1.652445916988654e-06 831 1.6283913737424882e-06 832 1.605323177500395e-06 833 1.5821999568288447e-06 834 1.5592445379297715e-06 835 1.5366015304607572e-06 836 1.5146963505685562e-06 837 1.4938007097953232e-06 838 1.4716397345182486e-06 839 1.450694526283769e-06 840 1.429690655641025e-06 841 1.4090471722738585e-06 842 1.3891017260903027e-06 843 1.3692308584722923e-06 844 1.3493001915776404e-06 845 1.3297171790327411e-06 846 1.3108092389302328e-06 847 1.2920368135382887e-06 848 1.2736620647046948e-06 849 1.2550938208732987e-06 850 1.2368564057396725e-06 851 1.2188795608381042e-06 852 1.2016721484542359e-06 853 1.1846498182421783e-06 854 1.1671843367366819e-06 855 1.150845719166682e-06 856 1.134065769292647e-06 857 1.117469992095721e-06 858 1.1016072676284239e-06 859 1.0859778285521315e-06 860 1.0706410193961347e-06 861 1.055413576978026e-06 862 1.0399398888694122e-06 863 1.024932771542808e-06 864 1.0099768132931786e-06 865 9.955945188266924e-07 866 9.814314125833334e-07 867 9.672544365457725e-07 868 9.535781941849564e-07 869 9.393236837240693e-07 870 9.262942057830514e-07 871 9.124676694227674e-07 872 8.997376994557271e-07 873 8.869867542671273e-07 874 8.738384167372715e-07 875 8.618130777904298e-07 876 8.488534604111919e-07 877 8.372674074053066e-07 878 8.250749488070142e-07 879 8.131815434353484e-07 880 8.011149930098327e-07 881 7.894473128544632e-07 882 7.783785918036301e-07 883 7.673375534977822e-07 884 7.562734936072957e-07 885 7.452900376847538e-07 886 7.344868322434195e-07 887 7.241581556627352e-07 888 7.135100190680532e-07 889 7.031838435977988e-07 890 6.934174052730668e-07 891 6.833827228547307e-07 892 6.733740178788139e-07 893 6.636751095356885e-07 894 6.541879997712385e-07 895 6.451423359976616e-07 896 6.354187576107506e-07 897 6.263658178795595e-07 898 6.174700502015185e-07 899 6.086379471526016e-07 900 5.998695087328088e-07 901 5.91074524436408e-07 902 5.827446329931263e-07 903 5.741653694713023e-07 904 5.659992439177586e-07 905 5.578486366175639e-07 906 5.497572601598222e-07 907 5.420668571787246e-07 908 5.340912139217835e-07 909 5.265533218334895e-07 910 5.189860985410633e-07 911 5.11514883783093e-07 912 5.043869464316231e-07 913 4.970220288669225e-07 914 4.896708105661673e-07 915 4.826972599403234e-07 916 4.75773731523077e-07 917 4.689002253144281e-07 918 4.6235351192081e-07 919 4.5538246240539593e-07 920 4.4924240683030803e-07 921 4.4225498641026206e-07 922 4.362044023764611e-07 923 4.2989086068701e-07 924 4.2362336216683616e-07 925 4.174019068159396e-07 926 4.1189787225448526e-07 927 4.057633873344457e-07 928 3.9993238942770404e-07 929 3.9388805816997774e-07 930 3.8872281038493384e-07 931 3.82836333301384e-07 932 3.771731371671194e-07 933 3.7165887079027016e-07 934 3.663601546577411e-07 935 3.6109963730268646e-07 936 3.558773187251063e-07 937 3.509342718643893e-07 938 3.460258994891774e-07 939 3.4098212609023903e-07 940 3.361440121807391e-07 941 3.31173225731618e-07 942 3.2640537028783e-07 943 3.217710968783649e-07 944 3.1730093041915097e-07 945 3.127320269413758e-07 946 3.0806722861598246e-07 947 3.037255851268128e-07 948 2.992240411003877e-07 949 2.950087605313456e-07 950 2.90979926376167e-07 951 2.865743340407789e-07 952 2.8257295525691006e-07 953 2.784770458674757e-07 954 2.743195182119962e-07 955 2.704958319554862e-07 956 2.666384375515918e-07 957 2.6286875254299957e-07 958 2.591260113149474e-07 959 2.5555664251442067e-07 960 2.5163336658806656e-07 961 2.482031504769111e-07 962 2.444801907586225e-07 963 2.410993147350382e-07 964 2.3743024257782963e-07 965 2.3407079652315588e-07 966 2.3067900656315032e-07 967 2.2758945306122769e-07 968 2.2408062250178773e-07 969 2.2084424244894763e-07 970 2.176048496949079e-07 971 2.1452325427162577e-07 972 2.1154420437596855e-07 973 2.0834818315051962e-07 974 2.0535873090921086e-07 975 2.0241850506863557e-07 976 1.9973253984062467e-07 977 1.9657477423606906e-07 978 1.9390273564567906e-07 979 1.9107102389170905e-07 980 1.8843684301828034e-07 981 1.8562064951765933e-07 982 1.8294963410880882e-07 983 1.803721829674032e-07 984 1.7781303540687077e-07 985 1.752721914272115e-07 986 1.7287061382376123e-07 987 1.7017333675539703e-07 988 1.6785458001322695e-07 989 1.6519720702490304e-07 990 1.6291278370772488e-07 991 1.6066729813246639e-07 992 1.5841447975617484e-07 993 1.559478732815478e-07 994 1.537284788355464e-07 995 1.5152500054682605e-07 996 1.4933743841538671e-07 997 1.471657924412284e-07 998 1.4523180880132713e-07 999 1.4304600881587248e-07 w= 1.9997482299804688 b= 0.0005724608199670911 y_pred = tensor([7.9996])- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- 87
- 88
- 89
- 90
- 91
- 92
- 93
- 94
- 95
- 96
- 97
- 98
- 99
- 100
- 101
- 102
- 103
- 104
- 105
- 106
- 107
- 108
- 109
- 110
- 111
- 112
- 113
- 114
- 115
- 116
- 117
- 118
- 119
- 120
- 121
- 122
- 123
- 124
- 125
- 126
- 127
- 128
- 129
- 130
- 131
- 132
- 133
- 134
- 135
- 136
- 137
- 138
- 139
- 140
- 141
- 142
- 143
- 144
- 145
- 146
- 147
- 148
- 149
- 150
- 151
- 152
- 153
- 154
- 155
- 156
- 157
- 158
- 159
- 160
- 161
- 162
- 163
- 164
- 165
- 166
- 167
- 168
- 169
- 170
- 171
- 172
- 173
- 174
- 175
- 176
- 177
- 178
- 179
- 180
- 181
- 182
- 183
- 184
- 185
- 186
- 187
- 188
- 189
- 190
- 191
- 192
- 193
- 194
- 195
- 196
- 197
- 198
- 199
- 200
- 201
- 202
- 203
- 204
- 205
- 206
- 207
- 208
- 209
- 210
- 211
- 212
- 213
- 214
- 215
- 216
- 217
- 218
- 219
- 220
- 221
- 222
- 223
- 224
- 225
- 226
- 227
- 228
- 229
- 230
- 231
- 232
- 233
- 234
- 235
- 236
- 237
- 238
- 239
- 240
- 241
- 242
- 243
- 244
- 245
- 246
- 247
- 248
- 249
- 250
- 251
- 252
- 253
- 254
- 255
- 256
- 257
- 258
- 259
- 260
- 261
- 262
- 263
- 264
- 265
- 266
- 267
- 268
- 269
- 270
- 271
- 272
- 273
- 274
- 275
- 276
- 277
- 278
- 279
- 280
- 281
- 282
- 283
- 284
- 285
- 286
- 287
- 288
- 289
- 290
- 291
- 292
- 293
- 294
- 295
- 296
- 297
- 298
- 299
- 300
- 301
- 302
- 303
- 304
- 305
- 306
- 307
- 308
- 309
- 310
- 311
- 312
- 313
- 314
- 315
- 316
- 317
- 318
- 319
- 320
- 321
- 322
- 323
- 324
- 325
- 326
- 327
- 328
- 329
- 330
- 331
- 332
- 333
- 334
- 335
- 336
- 337
- 338
- 339
- 340
- 341
- 342
- 343
- 344
- 345
- 346
- 347
- 348
- 349
- 350
- 351
- 352
- 353
- 354
- 355
- 356
- 357
- 358
- 359
- 360
- 361
- 362
- 363
- 364
- 365
- 366
- 367
- 368
- 369
- 370
- 371
- 372
- 373
- 374
- 375
- 376
- 377
- 378
- 379
- 380
- 381
- 382
- 383
- 384
- 385
- 386
- 387
- 388
- 389
- 390
- 391
- 392
- 393
- 394
- 395
- 396
- 397
- 398
- 399
- 400
- 401
- 402
- 403
- 404
- 405
- 406
- 407
- 408
- 409
- 410
- 411
- 412
- 413
- 414
- 415
- 416
- 417
- 418
- 419
- 420
- 421
- 422
- 423
- 424
- 425
- 426
- 427
- 428
- 429
- 430
- 431
- 432
- 433
- 434
- 435
- 436
- 437
- 438
- 439
- 440
- 441
- 442
- 443
- 444
- 445
- 446
- 447
- 448
- 449
- 450
- 451
- 452
- 453
- 454
- 455
- 456
- 457
- 458
- 459
- 460
- 461
- 462
- 463
- 464
- 465
- 466
- 467
- 468
- 469
- 470
- 471
- 472
- 473
- 474
- 475
- 476
- 477
- 478
- 479
- 480
- 481
- 482
- 483
- 484
- 485
- 486
- 487
- 488
- 489
- 490
- 491
- 492
- 493
- 494
- 495
- 496
- 497
- 498
- 499
- 500
- 501
- 502
- 503
- 504
- 505
- 506
- 507
- 508
- 509
- 510
- 511
- 512
- 513
- 514
- 515
- 516
- 517
- 518
- 519
- 520
- 521
- 522
- 523
- 524
- 525
- 526
- 527
- 528
- 529
- 530
- 531
- 532
- 533
- 534
- 535
- 536
- 537
- 538
- 539
- 540
- 541
- 542
- 543
- 544
- 545
- 546
- 547
- 548
- 549
- 550
- 551
- 552
- 553
- 554
- 555
- 556
- 557
- 558
- 559
- 560
- 561
- 562
- 563
- 564
- 565
- 566
- 567
- 568
- 569
- 570
- 571
- 572
- 573
- 574
- 575
- 576
- 577
- 578
- 579
- 580
- 581
- 582
- 583
- 584
- 585
- 586
- 587
- 588
- 589
- 590
- 591
- 592
- 593
- 594
- 595
- 596
- 597
- 598
- 599
- 600
- 601
- 602
- 603
- 604
- 605
- 606
- 607
- 608
- 609
- 610
- 611
- 612
- 613
- 614
- 615
- 616
- 617
- 618
- 619
- 620
- 621
- 622
- 623
- 624
- 625
- 626
- 627
- 628
- 629
- 630
- 631
- 632
- 633
- 634
- 635
- 636
- 637
- 638
- 639
- 640
- 641
- 642
- 643
- 644
- 645
- 646
- 647
- 648
- 649
- 650
- 651
- 652
- 653
- 654
- 655
- 656
- 657
- 658
- 659
- 660
- 661
- 662
- 663
- 664
- 665
- 666
- 667
- 668
- 669
- 670
- 671
- 672
- 673
- 674
- 675
- 676
- 677
- 678
- 679
- 680
- 681
- 682
- 683
- 684
- 685
- 686
- 687
- 688
- 689
- 690
- 691
- 692
- 693
- 694
- 695
- 696
- 697
- 698
- 699
- 700
- 701
- 702
- 703
- 704
- 705
- 706
- 707
- 708
- 709
- 710
- 711
- 712
- 713
- 714
- 715
- 716
- 717
- 718
- 719
- 720
- 721
- 722
- 723
- 724
- 725
- 726
- 727
- 728
- 729
- 730
- 731
- 732
- 733
- 734
- 735
- 736
- 737
- 738
- 739
- 740
- 741
- 742
- 743
- 744
- 745
- 746
- 747
- 748
- 749
- 750
- 751
- 752
- 753
- 754
- 755
- 756
- 757
- 758
- 759
- 760
- 761
- 762
- 763
- 764
- 765
- 766
- 767
- 768
- 769
- 770
- 771
- 772
- 773
- 774
- 775
- 776
- 777
- 778
- 779
- 780
- 781
- 782
- 783
- 784
- 785
- 786
- 787
- 788
- 789
- 790
- 791
- 792
- 793
- 794
- 795
- 796
- 797
- 798
- 799
- 800
- 801
- 802
- 803
- 804
- 805
- 806
- 807
- 808
- 809
- 810
- 811
- 812
- 813
- 814
- 815
- 816
- 817
- 818
- 819
- 820
- 821
- 822
- 823
- 824
- 825
- 826
- 827
- 828
- 829
- 830
- 831
- 832
- 833
- 834
- 835
- 836
- 837
- 838
- 839
- 840
- 841
- 842
- 843
- 844
- 845
- 846
- 847
- 848
- 849
- 850
- 851
- 852
- 853
- 854
- 855
- 856
- 857
- 858
- 859
- 860
- 861
- 862
- 863
- 864
- 865
- 866
- 867
- 868
- 869
- 870
- 871
- 872
- 873
- 874
- 875
- 876
- 877
- 878
- 879
- 880
- 881
- 882
- 883
- 884
- 885
- 886
- 887
- 888
- 889
- 890
- 891
- 892
- 893
- 894
- 895
- 896
- 897
- 898
- 899
- 900
- 901
- 902
- 903
- 904
- 905
- 906
- 907
- 908
- 909
- 910
- 911
- 912
- 913
- 914
- 915
- 916
- 917
- 918
- 919
- 920
- 921
- 922
- 923
- 924
- 925
- 926
- 927
- 928
- 929
- 930
- 931
- 932
- 933
- 934
- 935
- 936
- 937
- 938
- 939
- 940
- 941
- 942
- 943
- 944
- 945
- 946
- 947
- 948
- 949
- 950
- 951
- 952
- 953
- 954
- 955
- 956
- 957
- 958
- 959
- 960
- 961
- 962
- 963
- 964
- 965
- 966
- 967
- 968
- 969
- 970
- 971
- 972
- 973
- 974
- 975
- 976
- 977
- 978
- 979
- 980
- 981
- 982
- 983
- 984
- 985
- 986
- 987
- 988
- 989
- 990
- 991
- 992
- 993
- 994
- 995
- 996
- 997
- 998
- 999
- 1000
- 1001
- 1002
- 1003
图像显示：
下面还可以使用以下其他的优化器，不同优化器的损失有所区别
-
-
相关阅读:
3.7.3、ARP协议（网际层）
这3种人适合学习人工智能，看看你在不在其中？
ZingChart JavaScript Chart 2.9.10 Crack
Pandas练手项目
Java之反射相关知识补充
精选大厂10道常考python面试题！
数据库服务器CPU不能全部利用原因分析
Linux虚拟机共享文件夹不显示问题终极解决方法
06 - 雷达发射机 概述
Tapdata 与优炫数据库完成产品兼容性互认证
- 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_55500281/article/details/128046265