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在从0开始深度学习（5）——线性回归的逐步实现中，我们手动编写了数据构造模块、损失函数模块、优化器等，但是在现代深度学习框架下，这些已经包装好了
本章展示如果利用深度学习框架简洁的实现线性回归

0 导入头文件

import random
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.utils import data
import numpy as np
from torch import nn#nn是神经网络的缩写

1 生成数据集

和之前的数据一样

def synthetic_data(w, b, num_examples):  #@save"""生成y=Xw+b+噪声"""X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))y = torch.matmul(X, w) + by += torch.normal(0, 0.01, y.shape)return X, y.reshape((-1, 1))true_w = torch.tensor([2, -3.4])# 真实的W，是个二维张量
true_b = 4.2# 真实的b
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000)# 生成1000个点# 绘制散点图
plt.scatter(features[:, 0].numpy(), labels.numpy(), 1.0)
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Label')
plt.title('Scatter Plot of Generated Data')
plt.show()

2 读取数据

直接使用torch中的TensorDataset和DataLoader 。

• TensorDataset 是 PyTorch 中的一个类，它将数据和对应的标签组合成一个数据集对象。
• DataLoader 是 PyTorch 提供的一个迭代器，可以用来批量加载数据，并且能够处理多线程数据读取、数据打乱等任务。

# 读取数据
def load_data(data_array,batch_size):dataset=data.TensorDataset(*data_array)return data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=True)batch_size=10
data_iter=load_data((features,labels),batch_size)

3 定义模型

直接使用torch自带的神经网络中的全连接层，全连接层和线性回归模型都使用线性变换来生成输出， 所以可以用全连接层来实现线性回归

net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 1))
# 第一个参数是输出的特征形状，第二个是输出的特征形状
# 因为我们的w是个二维向量，所以这里的形状是2

4 初始化参数

我们的函数是$y=wx+b$，所以有一个权重$w$和偏置项$b$

#初始化权重，通常情况下，权重可以从一个正态分布中初始化，这样可以确保权重的初始值既不是太大也不是太小，有助于模型的收敛。
net[0].weight.data.normal_(0,0.01)# 从均值为 0、标准差为 0.01 的正态分布中初始化权重。
#初始化偏置项，偏置通常初始化为 0
net[0].bias.data.fill_(0)

5 定义损失函数和优化器

之前是手写的，这里我们可以直接使用torch自带的

# 定义损失函数
loss=nn.MSELoss()
#定义优化算法
trainer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)
#第一个参数是指，返回所有需要更新的参数，第二个是学习率

6 训练模型

注意： 每次都要初始化梯度为0，避免梯度累积，每次反向传播之前将梯度清零，可以确保每次更新都是基于当前批次的数据

total_epochs=3
for epoch in range(total_epochs):for X,y in data_iter:# X是特征数据，y是标签l=loss(net(X),y)# 前向传播，生成预测，并计算损失trainer.zero_grad()# 初始化梯度l.backward()# 反向传播计算梯度trainer.step()# 调用优化器更新参数l=loss(net(features),labels)print(f'epoch {epoch + 1}, loss {l:f}')

7 评估模型

最后和我们的真实权重$w$和偏置项$b$做差，观察差距

w = net[0].weight.data
print('w的估计误差：', true_w - w.reshape(true_w.shape))
b = net[0].bias.data
print('b的估计误差：', true_b - b)