Python+torch 線形回帰モデル機械学習

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序文

このブログは、「Python+Torch 線形回帰モデル機械学習」のコードを書いています。コードはクリーンで規則的で読みやすいです。学習にも応用にもおすすめです。

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記事ディレクトリ

1. 必要なツールとソフトウェア
2. 使用手順
       1. メインコード
       2. 操作結果
3. オンラインサポート

1. 必要なツールとソフトウェア

       1. Python
       2. Pycharm

2. 利用手順

コードは次のとおりです（例）。

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())

x, y = variable(x), variable(y)

#plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
#plt.show()
#定义层
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)
#搭建层
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.predict(x)
        return x
net = Net(1, 10, 1)
print(net)

plt #something about plotting
plt.show()



for t in range(100):
    prediction = net(x)

    loss = loss_func(prediction, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

演算結果

3. オンラインサポート:

動作環境のインストールやリモート デバッグが必要な場合は、記事の下部にある個人用QQ名刺を参照して、プロの技術者によるリモート アシスタンスをご利用ください。

1) リモートインストールと実行環境、コードデバッグ
2) Visual Studio、Qt、C++、Python プログラミング言語入門
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4) ソフトウェア制作 5
) クラウドサーバーアプリケーション
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