pytorch实现梯度下降和反向传播图文详细讲解

目录

• 反向传播
• 手动完成线性回归
• pytorch API完成线性回归
• 优化器类
• 实现

反向传播

这里说一下我的理解，反向传播是相对于前向计算的，以公式J（a,b,c）=3(a+bc)为例，前向计算相当于向右计算J（a,b,c）的值，反向传播相当于反过来通过y求变量a，b，c的导数，如下图

手动完成线性回归

import torch
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
"""
假设模型为y=w*x+b
我们给出的训练数据是通过y=3*x+1，得到的，js其中w=3，b=1
通过训练y=w*x+b观察训练结果是否接近于w=3，b=1
"php""
# 设置学习率
learning_rate=0.01
#准备数据
x=torch.rand(500,1) #随机生成500个x作为训练数据
y_true=x*3+1 #根据模型得到x对应的y的实际值
#初始化参数
w=torch.rand([1,1],requhttp://www.devze.comires_grad=True) #初始化w
b=torch.rand(1,requires_grad=True,dtype=torch.float32) #初始化b
#通过循环，反向传播，更新参数
for i in range(2000):
    # 通过模型计算y_predict
    y_predict=torch.matmul(x,w)+b #根据模型得到预测值
    #计算loss
    loss=(y_true-y_predict).pow(2).mean()
    #防止梯度累加，每次计算梯度前都将其置为0
    if w.grad is not None:
        w.grad.data.zero_()
    if b.grad is not None:
        b.grad.data.zero_()
    #通过反向传播，记录梯度
    loss.backward()
    #更新参数
    w.data=w.data-learning_rate*w.grad
    b.data=b.data-learning_rate*b.grad
    # 这里打印部分值看一看变化
    if i%50==0:
        print("w,b,loss:",w.item(),b.item(),loss.item())
#设置图像的大小
plt.figure(figsize=(20,8))
#将真实值用散点表示出来
plt.scatter(x.numpy().reshape(-1),y_true.numpy().reshape(-1))
#将预测值用直线表示出来
y_predict=torch.matmul(x,w)+b
plt.plot(x.numpy().reshape(-1),y_predict.detach().numpy().reshape(-1),c="r")
#显示图像
plt.show()

pytorch API完成线性回归

优化器类

优化器（optimizer），可以理解为torch为我们封装的用来进行更新参数的方法，比如常见的随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）

优化器类都是由torch.optim提供的，例如

• torch.optim.SGD(参数，学习率)
• torch.optim.Adam(参数，学习率)

注意：

• 参数可以使用model.parameters()来获取，获取模型中所有requires_grad=True的参数
• 优化类的使用方法

①实例化

②所有参数的梯度，将其置为0

③反向传播计算梯度

④更新参数值

实现

import torch
from torch import nn
from torch import optim
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 1.定义数据,给出x
x=torch.rand(50,1)
# 假定模型为y=w*x+b，根据模型给出真实值y=x*3+0.8
y=x*3+0.8
# print(x)
#2.定义模型
class Lr(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Lr, self)._javascript_init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out
# 3.实例化模型、loss、优化器
model=Lr()
criterion=nn.MSE开发者_JAV培训Loss()
# print(list(model.parameters()))
optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3)
# 4.训练模型
for i in range(30000):
    out=model(x) #获取预测值
    loss=criterion(y,out) #计算损失
    optimizer.zero_grad() #梯度归零
    loss.backward() #计算梯度
    optimizer.step() #更新梯度
    if (i+1)%100 ==0:
        print('Epoch[{}/{}],loss:{:.6SyyprpXf}'.format(i,30000,loss.data))
# 5.模型评估
model.eval() #设置模型为评估模式，即预测模式
predict=model(x)
predict=predict.data.numpy()
plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy(),c="r")
plt.plot(x.data.numpy(),predict)
plt.show()

到此这篇关于pytorch实现梯度下降和反向传播图文详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关pytorch梯度下降和反向传播内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！