（动手学深度学习）学习6 -线性回归的实现-2

摘抄自https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.2_linear-regression-scratch

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。

w = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtype=torch.float32)
b = torch.zeros(1, dtype=torch.float32)

 

【这里的

(num_inputs, 1)是说2*1的矩阵】】
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

w.requires_grad_(requires_grad=True)
b.requires_grad_(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。

def linreg(X, w, b):  # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
    return torch.mm(X, w) + b

 

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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。

def squared_loss(y_hat, y):  # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
    # 注意这里返回的是向量, 另外, pytorch里的MSELoss并没有除以 2
    return (y_hat - y.view(y_hat.size())) ** 2 / 2

 

 【y.view(y_hat.size()是排成一个列把好像
而且在MSE中没有除以2  得手动】】

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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。

def sgd(params, lr, batch_size):  # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
    for param in params:
        param.data -= lr * param.grad / batch_size # 注意这里更改param时用的param.data

 

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。

【】所以是说每一个迭代周期跑的数据都是一样的咯
这个
而且对于1个批量损失是一个向量
所以这里采用了所有损失相加的办法
然后在对这个相加之后的损失进行反向传播】】】

lr = 0.03
num_epochs = 3
net = linreg
loss = squared_loss

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

        # 不要忘了梯度清零
        w.grad.data.zero_()
        b.grad.data.zero_()
    train_l = loss(net(features, w, b), labels)
    print('epoch %d, loss %f' % (epoch + 1, train_l.mean().item()))

 

 

【】注意 在for里面求出的loss不重要  只是为了取优化参数而已

但是train_l是最后的loss了

这个是吧当前的参数进入这个网络看看损失为多少

而且因为train_l是一个向量 因为是和y进行计算的

y是一个向量

所以前面的w x b的计算出来的必定是一个向量

所以最后输出loss的时候要进行mean的求均值 

然后item是输出里面存的loss值】】

 

epoch 1, loss 0.028127
epoch 2, loss 0.000095
epoch 3, loss 0.000050

 

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。

print(true_w, '\n', w)
print(true_b, '\n', b)

 

 

 

 

 

可以看到确实是很接近的