利用Pytorch实现简单的线性回归算法-创新互联

最近听了张江老师的深度学习课程，用Pytorch实现神经网络预测，之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow，听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做，而且更方便快捷，自己尝试了一下代码的逻辑确实比较简单。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：申请域名、网站空间、营销软件、网站建设、雷州网站维护、网站推广。

Pytorch涉及的基本数据类型是tensor（张量）和Autograd（自动微分变量），对于这些概念我也是一知半解，tensor和向量，矩阵等概念都有交叉的部分，下次有时间好好补一下数学的基础知识，不过现阶段的任务主要是应用，学习掌握思维和方法即可，就不再深究了。tensor和ndarray可以相互转换，python的numpy库中的命令也都基本适用。

一些基本的代码：

import torch #导入torch包
x = torch.rand(5, 3) #产生一个5*3的tensor，在 [0,1) 之间随机取值
y = torch.ones(5, 3) #产生一个5*3的Tensor，元素都是1 
#和numpy的命令一致

#tensor的运算
z = x + y #两个tensor可以直接相加
q = x.mm(y.transpose(0, 1)) #x乘以y的转置 mm为矩阵的乘法，矩阵相乘必须某一个矩阵的行与另一个矩阵的列相等

##Tensor与numpy.ndarray之间的转换
import numpy as np  #导入numpy包
a = np.ones([5, 3])  #建立一个5*3全是1的二维数组（矩阵）
b = torch.from_numpy(a)  #利用from_numpy将其转换为tensor
c = torch.FloatTensor(a) #另外一种转换为tensor的方法，类型为FloatTensor，还可以使LongTensor，整型数据类型
b.numpy() #从一个tensor转化为numpy的多维数组

from torch.autograd import Variable #导入自动梯度的运算包，主要用Variable这个类
x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad=True)  #创建一个Variable，包裹了一个2*2张量，将需要计算梯度属性置为True

标题名称：利用Pytorch实现简单的线性回归算法-创新互联
URL分享：http://cdkjz.cn/article/cseiij.html