Pytorch 线性回归问题 总结
线性回归 pytorch实现 1.模拟回归问题，生成训练数据 2.用梯度下降的方法更新未知参数w1, 用随机数初始化w1 3.输出结果： 差不多700次左右loss就迭代到0了，我们对比w1和w可以看出它们已经非常接近了。 能否减少迭代 ...
原文：0302-利用pytorch解决线性回归问题
利用pytorch解决线性回归问题 目录 一 引言 二 利用torch解决线性回归问题 . 定义x和y . 自定制线性回归模型类 . 指定gpu或者cpu . 设置参数 . 训练 . 保存模型 三 代码汇总 四 总结 pytorch完整教程目录：https: www.cnblogs.com nickchen p .html 一 引言 上一篇文章我们利用numpy解决了线性回归问题，我们能感觉到他 ...
2021-04-15 10:20 0 587 推荐指数：
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0301-利用numpy解决线性回归问题 目录 一、引言 二、线性回归简单介绍 2.1 线性回归三要素 2.2 损失函数 2.3 梯度下降 三、解决线性回归问题的五个步骤 四、利用Numpy实战解决线性回归问题 ...
Pytorch学习-线性回归
简化模型： 假设1：影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1,x2,x3 假设2：成交价是关键因素的加权和。 y = w1x1+w2x2+w3x3 权重和偏差的实际值在后面决定 线性模型 给定n维输入x = [x1,x2,...,xn]^T 线性 ...
从头学pytorch(三) 线性回归
关于什么是线性回归,不多做介绍了.可以参考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 实现线性回归 分为以下几个部分: 生成数据集 读取数据 初始化模型参数 定义模型 定义损失函数 定义优化算法 ...
线性回归-PyTorch-Kaggle房价预测问题
关于线性回归的介绍可以看这里：线性回归介绍 下文主要介绍通过线性回归解决Kaggle中的HousePrices问题，使用的是PyTorch。 下文会给出使用线性回归创建的最终模型，以及超参数等内容，但是整个模型的搭建以及试错的过程由于内容太长，感兴趣 的可以去作者的GitHub下载相关 ...
Pytorch实现简单的线性回归
最后结果： 代码来自于《深度学习框架PyTorch：入门与实践》,环境为PyTorch1.0 + Jupyter ...
使用pytorch进行线性回归
以上是欲拟合数据 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable imp ...
用Pytorch训练线性回归模型
假定我们要拟合的线性方程是：\(y=2x+1\) \(x\)：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] \(y\)：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29 ...