pytorch 最简单示例

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import torch
x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
y_data = torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]])class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self):super(LinearModel, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)def forward(self, x): y_pred = self.linear(x) return y_predmodel = LinearModel()
criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(1000):y_pred = model(x_data)loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch, loss.item())optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print('w = ', model.linear.weight.item())
print('b = ', model.linear.bias.item())
x_test = torch.Tensor([[4.0]])
y_test = model(x_test)
print('y_pred = ', y_test.data)

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