PyTorch深度学习实践 第二讲--线性模型

Demo 2 :linear_model

来源：B站 刘二大人

说明：

1. 函数forward()中，有一个变量w。这个变量最终的值是从for循环中传入的。
2. for循环中，使用了np.arange。numpy不熟悉的话可以Python数据分析，或者numpy教程
3. 代码中涉及到zip()函数。zip函数详解

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]


def forward(x):
    return x*w


def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y)**2


# 穷举法
w_list = []
mse_list = []
for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1):
    print("w=", w)
    l_sum = 0
    for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
        y_pred_val = forward(x_val)
        loss_val = loss(x_val, y_val)
        l_sum += loss_val
        print('\t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val)
    print('MSE=', l_sum/3)
    w_list.append(w)
    mse_list.append(l_sum/3)
    
plt.plot(w_list,mse_list)
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('w')
plt.show()  

第二讲作业：实现线性模型（y=wx+b）并输出loss的3D图像。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#这里设函数为y=3x+2
x_data = [1.0,2.0,3.0]
y_data = [5.0,8.0,11.0]

def forward(x):
    return x * w + b

def loss(x,y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred-y)*(y_pred-y)

mse_list = []
W=np.arange(0.0,4.1,0.1)
B=np.arange(0.0,4.1,0.1)
[w,b]=np.meshgrid(W,B)

l_sum = 0
for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
    y_pred_val = forward(x_val)
    print(y_pred_val)
    loss_val = loss(x_val, y_val)
    l_sum += loss_val

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(w, b, l_sum/3)
plt.show()