3.2 线性回归的从零开始实现

在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难深入理解深度学习是如何工作的。因此，本节将介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练。

首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。

%matplotlib inline
import torch
from IPython import display
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import randomCopy to clipboardErrorCopied

3.2.1 生成数据集

我们构造一个简单的人工训练数据集，它可以使我们能够直观比较学到的参数和真实的模型参数的区别。设训练数据集样本数为1000，输入个数（特征数）为2。给定随机生成的批量样本特征 $\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{1000 \times 2}$ $ϵ$ 服从均值为0、标准差为0.01的正态分布。噪声代表了数据集中无意义的干扰。下面，让我们生成数据集。

num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
true_b = 4.2
features = torch.randn(num_examples, num_inputs,
                       dtype=torch.float32)
labels = true_w[0] * features[:, 0] + true_w[1] * features[:, 1] + true_b
labels += torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, size=labels.size()),
                       dtype=torch.float32)Copy to clipboardErrorCopied

注意，features的每一行是一个长度为2的向量，而labels的每一行是一个长度为1的向量（标量）。

print(features[0], labels[0])Copy to clipboardErrorCopied

输出：

tensor([0.8557, 0.4793]) tensor(4.2887)Copy to clipboardErrorCopied

通过生成第二个特征features[:, 1]和标签 labels 的散点图，可以更直观地观察两者间的线性关系。

def use_svg_display():
    # 用矢量图显示
    display.set_matplotlib_formats('svg')

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
use_svg_display()
# 设置图的尺寸
plt.rcParams[‘figure.figsize’] = figsize

# # 在…/d2lzh_pytorch里面添加上面两个函数后就可以这样导入
# import sys
# sys.path.append("…")
# from d2lzh_pytorch import *

set_figsize()
plt.scatter(features[:, 1].numpy(), labels.numpy(), 1);Copy to clipboardErrorCopied

我们将上面的plt作图函数以及use_svg_display函数和set_figsize函数定义在d2lzh_pytorch包里。以后在作图时，我们将直接调用d2lzh_pytorch.plt。由于plt在d2lzh_pytorch包中是一个全局变量，我们在作图前只需要调用d2lzh_pytorch.set_figsize()即可打印矢量图并设置图的尺寸。

3.2.2 读取数据

在训练模型的时候，我们需要遍历数据集并不断读取小批量数据样本。这里我们定义一个函数：它每次返回batch_size（批量大小）个随机样本的特征和标签。

让我们读取第一个小批量数据样本并打印。每个批量的特征形状为(10, 2)，分别对应批量大小和输入个数；标签形状为批量大小。

for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
print(X, y)
breakCopy to clipboardErrorCopied

3.2.3 初始化模型参数

我们将权重初始化成均值为0、标准差为0.01的正态随机数，偏差则初始化成0。

之后的模型训练中，需要对这些参数求梯度来迭代参数的值，因此我们要让它们的requires_grad=True。

3.2.4 定义模型

下面是线性回归的矢量计算表达式的实现。我们使用mm函数做矩阵乘法。

3.2.5 定义损失函数

我们使用上一节描述的平方损失来定义线性回归的损失函数。在实现中，我们需要把真实值y变形成预测值y_hat的形状。以下函数返回的结果也将和y_hat的形状相同。

3.2.6 定义优化算法

以下的sgd函数实现了上一节中介绍的小批量随机梯度下降算法。它通过不断迭代模型参数来优化损失函数。这里自动求梯度模块计算得来的梯度是一个批量样本的梯度和。我们将它除以批量大小来得到平均值。

3.2.7 训练模型

在训练中，我们将多次迭代模型参数。在每次迭代中，我们根据当前读取的小批量数据样本（特征X和标签y），通过调用反向函数backward计算小批量随机梯度，并调用优化算法sgd迭代模型参数。由于我们之前设批量大小batch_size为10，每个小批量的损失l的形状为(10, 1)。回忆一下自动求梯度一节。由于变量l并不是一个标量，所以我们可以调用.sum()将其求和得到一个标量，再运行l.backward()得到该变量有关模型参数的梯度。注意在每次更新完参数后不要忘了将参数的梯度清零。

在一个迭代周期（epoch）中，我们将完整遍历一遍data_iter函数，并对训练数据集中所有样本都使用一次（假设样本数能够被批量大小整除）。这里的迭代周期个数num_epochs和学习率lr都是超参数，分别设3和0.03。在实践中，大多超参数都需要通过反复试错来不断调节。虽然迭代周期数设得越大模型可能越有效，但是训练时间可能过长。而有关学习率对模型的影响，我们会在后面“优化算法”一章中详细介绍。

for epoch in range(num_epochs): # 训练模型一共需要num_epochs个迭代周期
# 在每一个迭代周期中，会使用训练数据集中所有样本一次（假设样本数能够被批量大小整除）。X
# 和y分别是小批量样本的特征和标签
for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
l = loss(net(X, w, b), y).sum() # l是有关小批量X和y的损失
l.backward() # 小批量的损失对模型参数求梯度
sgd([w, b], lr, batch_size) # 使用小批量随机梯度下降迭代模型参数

训练完成后，我们可以比较学到的参数和用来生成训练集的真实参数。它们应该很接近。

动手学深度学习：3.2线性回归从零开始实现