在Torch中处理回归任务通常需要定义一个损失函数和优化器来训练模型

lewis 2年前 (2023-09-12) 阅读数 7 #技术

在Torch中处理回归任务通常需要定义一个损失函数和优化器来训练模型。首先，定义一个损失函数来衡量模型预测与真实值之间的差距，常用的损失函数包括均方误差（MeanSquaredError）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError）等。然后使用一个优化器来调整模型参数以最小化损失函数，常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）和Adam等。

下面是一个简单的示例代码来处理回归任务：

importtorch
importtorch.nnasnn
importtorch.optimasoptim

#定义数据
X=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
y=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])

#定义模型
model=nn.Linear(1,1)

#定义损失函数和优化器
criterion=nn.MSELoss()
optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)

#训练模型
forepochinrange(100):
optimizer.zero_grad()
outputs=model(X)
loss=criterion(outputs,y)
loss.backward()
optimizer.step()

if(epoch+1)%10==0:
print('Epoch[{}/{}],Loss:{:.4f}'.format(epoch+1,100,loss.item()))

#测试模型
withtorch.no_grad():
test_input=torch.tensor([[4.0]])
predicted=model(test_input)
print('Predictedvalue:{:.2f}'.format(predicted.item()))

在上面的代码中，我们首先定义了数据X和y，然后定义了一个简单的线性模型，损失函数为均方误差，优化器为随机梯度下降。接下来进行模型训练，每个epoch计算损失并更新模型参数，最后测试模型并输出预测结果。

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