今天小编就为大家分享一篇pytorch实现线性拟合方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一维线性拟合 数据为y=4x+5加上噪音 结果： import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt from torch.autograd import Variable import torch from torch import nn X = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) Y

PyTorch基础入门三：PyTorch搭建多项式回归模型  1）理论简介 对于一般的线性回归模型，由于该函数拟合出来的是一条直线，所以精度欠佳，我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型。所谓多项式回归，其本质也是线性回归。也就是说，我们采取的方法是，提高每个属性的次数来增加维度数。比如，请看下面这样的例子： 如果我们想要拟合方程： 对于输入变量和输出值，我们只需要增加其平方项、三次方项系数即可。所以，我们可以设置如下参数方程： 可以看到，上述方程与线性回归方程并没有本质区别。所以我们可以采用

过拟合、欠拟合及解决方案在之前自己已经使用较多较熟练，故跳过。 梯度消失、梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。随机初始化模型参数的方法有很多。在线性回归的简洁实现中，我们使用torch.nn.init.normal_()使模型net的权重参数采用正态分布的随机初始化方式。不过，PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的