跟着视频写一个回归神经网络

导入所需库

分别导入torch库，宏定义神经元类型（自动梯度）Variable，定义激励函数库F，由于希望过程可视化所以导入matplotlib库

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt

生成所需数据

生成被拟合数据x

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)

• 原本linspace(-1,1,100)产生的是一维数据，是-1到1的100个数字。
  查看维度是一维数组：torch.Size([100])
• 使用unsqueeze()并指定在下标1的位置增加一个维度，扩展后变成100行1列 。
  查看维度是二维矩阵： torch.Size([100, 1])

设置单个x对应的y坐标

处理输出y的情况：x取平方+一些噪点：
y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size())

转换为variable形式，新版本不用写

x=Variable(x)      
y=Variable(y)

可以查看一下效果：

plt.scatter(x.numpy(),y.numpy())        #转化为numpy类型
plt.show()

最重要的定义网络

类Net用torch.nn.Module从torch继承了Module类。

class Net(torch.nn.Module):             #从torch继承了Module类def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):               #初始化时定义的，输入个数，隐藏层神经元个数，输出个数super().__init__()      								  #继承父类功能（官方步骤)self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden)      	  #隐藏层：输入数据个数，隐藏层神经元个数,self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden,n_output)         #预测层：输入是前面的hidden，输出个数#神经元之间传递是线性，非线性是由激励函数实现的def forward(self,x):                    # 前向传递,输入信息是xx=F.relu(self.hidden(x))            #使用一个hidden层加工x，输出n个神经元，进入relu函数激活x=self.predict(x)                   #将x放入预测层,并不希望结果被截断，所以不用外面套一层F.relu()return x

神经元之间传递是线性，非线性是由激励函数实现的

关键定义两个方法：__init__和forward

• __init__ () 初始化函数的参数：默认的self，输入个数，隐藏层神经元个数，输出个数。
  然后要用规定代码super().__init__()继承父类功能
  最后定义隐藏层和预测层。
• forward() 前向传播函数的参数是输入x。在前向传播中，使用一个hidden层加工x，输出n个神经元，再进入F.relu()函数激活。最终把这个x放入预测层。

搭建网络

net = Net(1,10,1)
因为只输入x值，输入个数为1，设定10个隐藏层，最终输出唯一的y，即1个输出。

可使用print(net)查看网络，输出：

Net((hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)       (predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)

优化网络

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.5)

调用torch的优化方法，选择常用的SGD优化器。 parameters是net的所有参数 lr是梯度下降速度（也就是学习速度，过快过慢都不行）

loss_function=torch.nn.MSELoss()
定义处理误差的方法 这里MSE是均方差处理损失，分类一般用其他的损失处理方法

使用网络进行回归

for t in range(100):                # 训练100次prediction = net(x)             # 预测结果=100个数字经过net正向传播的100个值loss = loss_function(prediction,y)optimizer.zero_grad()           #因为梯度累加，先要梯度降为0loss.backward()                 #反向传递optimizer.step()                #优化梯度，其实就是找正确结果

整体代码及注释

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as pltx = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)
#原本linspace产生的是一维数据：torch.Size([100])
#扩展后变成100行1列  torch.Size([100, 1])
#unsqueeze对数据维度进行扩充，用dim指定位置，给指定位置维度加1y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size())         #x平方+一些噪点x=Variable(x)               #转换为variable形式，新版本不用写
y=Variable(y)#只是作图查看一下
#plt.scatter(x.numpy(),y.numpy())        #转化为numpy类型
#plt.show()class Net(torch.nn.Module):             #从torch继承了Module类def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):                 #初始化时定义的，输入个数，隐藏层神经元个数，输出个数super().__init__()      #继承父类功能（官方步骤)self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden)      #隐藏层：输入数据个数，隐藏层神经元个数,self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden,n_output)               #预测层：输入是前面的hidden，输出个数#神经元之间传递是线性，非线性是由激励函数实现的def forward(self,x):                    # 前向传递,输入信息是xx=F.relu(self.hidden(x))            #使用一个hidden层加工x，输出n个神经元，进入relu函数激活x=self.predict(x)                   #将x放入预测层,并不希望结果被截断，所以不用外面套一层F.relu()return xnet = Net(1,10,1)           #因为只输入x值，输入个数为1，设定10个隐藏层，最终输出唯一的y，即1个输出。'''
print(net)                  #查看网络Net((hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)       (predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)
输入一个x值，得到对应的y值
隐藏层输入1，输出10
预测层输入10，输出1
'''plt.ion()             #实时打印过程
plt.show()# 优化神经网络
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.5)
# 调用torch的优化方法中，选择常用的SGD优化器。  parameters是net的所有参数   lr是梯度下降速度
loss_function=torch.nn.MSELoss()        #定义处理误差的方法  这里MSE是均方差处理损失，分类一般用其他的损失处理方法for t in range(100):                # 训练100次prediction = net(x)             # 预测结果=100个数字经过net正向传播的100个值loss = loss_function(prediction,y)optimizer.zero_grad()           #因为梯度累加，先要梯度降为0loss.backward()                 #反向传递optimizer.step()                #优化梯度，其实就是找正确结果# 使整个过程可视化 if t%5==0:              #每五步打印一次plt.cla()plt.scatter(x.numpy(),y.numpy())plt.plot(x.detach().numpy(),prediction.detach().numpy(),'r-',lw=5)#当计算中的数据类型为tensor时，想要获取其具体的数值，由于它带梯度值时，不能直接转为numpy格式，所以最好不论如何都调用一下a.detach().numpy()，其中a是要转换的数据。plt.text(0.5,0,'loss=%.4f'%loss.data,fontdict={'size':20,'color':'red'})plt.pause(0.2)