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上次介紹了順序模型，但是在大多數(shù)情況下，我們基本都是以類的形式實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

大多數(shù)情況下創(chuàng)建一個繼承自 Pytorch 中的 nn.Module 的類，這樣可以使用 Pytorch 提供的許多高級 API，而無需自己實現(xiàn)。

下面展示了一個可以從nn.Module創(chuàng)建的最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類的示例。基于 nn.Module的類的最低要求是覆蓋__init__()方法和forward()方法。

在這個類中，定義了一個簡單的線性網(wǎng)絡(luò)，具有兩個輸入和一個輸出，并使用 Sigmoid()函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)。

import torch 
from torch import nn 
 
class LinearRegression(nn.Module): 
    def __init__(self): 
        #繼承父類構(gòu)造函數(shù) 
        super(LinearRegression, self).__init__()  
        #輸入和輸出的維度都是1 
        self.linear = nn.Linear(1, 1)  
    def forward(self, x): 
        out = self.linear(x) 
        return out 

現(xiàn)在讓我們測試一下模型。

# 創(chuàng)建LinearRegression（）的實例 
model = LinearRegression() 
print(model)  
# 輸出如下 
LinearRegression( 
  (linear): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True) 
) 

現(xiàn)在讓定義一個損失函數(shù)和優(yōu)化函數(shù)。

model = LinearRegression()#實例化對象 
num_epochs = 1000#迭代次數(shù) 
learning_rate = 1e-2#學(xué)習(xí)率0.01 
Loss = torch.nn.MSELoss()#損失函數(shù) 
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)#優(yōu)化函數(shù) 

我們創(chuàng)建一個由方程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集，并通過函數(shù)制造噪音

import torch  
from matplotlib import pyplot as plt 
from torch.autograd import Variable 
from torch import nn 
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集  unsqueeze 相當(dāng)于 
x = Variable(torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)) 
y = Variable(x * 2 + 0.2 + torch.rand(x.size())) 
plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy()) 
plt.show() 

關(guān)于torch.unsqueeze函數(shù)解讀。

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) 
>>> torch.unsqueeze(x, 0) 
tensor([[ 1,  2,  3,  4]]) 
>>> torch.unsqueeze(x, 1) 
tensor([[ 1], 
        [ 2], 
        [ 3], 
        [ 4]]) 

遍歷每次epoch，計算出loss，反向傳播計算梯度，不斷的更新梯度，使用梯度下降進(jìn)行優(yōu)化。

for epoch in range(num_epochs): 
    # 預(yù)測 
    y_pred= model(x) 
    # 計算loss 
    loss = Loss(y_pred, y) 
    #清空上一步參數(shù)值 
    optimizer.zero_grad() 
    #反向傳播 
    loss.backward() 
    #更新參數(shù) 
    optimizer.step() 
    if epoch % 200 == 0: 
        print("[{}/{}] loss:{:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, loss)) 
 
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy()) 
plt.plot(x.data.numpy(), y_pred.data.numpy(), 'r-',lw=5) 
plt.text(0.5, 0,'Loss=%.4f' % loss.data.item(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'}) 
plt.show() 
####結(jié)果如下#### 
[1/1000] loss:4.2052 
[201/1000] loss:0.2690 
[401/1000] loss:0.0925 
[601/1000] loss:0.0810 
[801/1000] loss:0.0802 

[w, b] = model.parameters() 
print(w,b) 
# Parameter containing: 
tensor([[2.0036]], requires_grad=True) Parameter containing: 
tensor([0.7006], requires_grad=True) 

這里的b=0.7，等于0.2 + torch.rand(x.size())，經(jīng)過大量的訓(xùn)練torch.rand()一般約等于0.5。