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PyTorch动态实现线性回归模型

在线性回归模型中，PyTorch提供了强大的高效API来实现模型的定义和训练。在本节中，我们将使用PyTorch来构建一个简单的线性回归模型，并通过动态优化来拟合给定的数据。

代码解析

首先，我们需要导入必要的PyTorch库：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义输入特征和目标输出：

# 定义输入特征
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)  # shape=(100, 1)
# 定义目标输出，添加噪声
y = x.pow(2) + 0.2 * torch.randn(x.size())

然后，我们创建一个线性回归模型：

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
    
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.predict(x)
        return x

初始化模型和优化器：

net = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)
loss_func = torch.nn.MSELoss()

模型训练过程：

plt.ion()
for t in range(300):
    prediction = net(x)
    loss = loss_func(prediction, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if t % 5 == 0:
        plt.cla()
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
        plt.pause(0.1)

模型训练完成后，可以观察到拟合效果：

PyTorch中的torch.squeeze()和torch.unsqueeze()函数在数据处理中起到了重要作用。前者用于去掉维度为1的维度，后者用于增加维度。通过合理的使用这些函数，可以实现数据的有效 reshape。

模型训练过程中，我们使用了Adam优化器，并通过交互式图形绘图实时观察模型性能。最终模型能够较好地拟合数据，验证了线性回归模型的有效性。

PyTorch的灵活性使得开发和优化复杂模型变得更加容易。通过动态计算和自动微分，PyTorch能够显著提升模型训练效率和效果。