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wzjs 2025/8/2 4:58:11

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1. 机器学习的核心流程

机器学习的核心是通过数据训练模型，让模型学会从输入数据中提取规律，并对新数据做出预测。整个过程可以分为以下几个步骤：

准备数据：收集并整理数据，分为输入（特征）和输出（标签）。
定义模型：设计一个模型结构（比如神经网络），用来学习数据中的规律。
训练模型：通过优化算法（如梯度下降）调整模型参数，让模型的预测结果越来越接近真实值。
评估模型：用测试数据检查模型的性能。
使用模型：用训练好的模型对新数据做出预测。

2. PyTorch 的作用

PyTorch 是一个深度学习框架，它帮助我们高效地完成上述流程。具体来说，PyTorch 提供了以下核心功能：

张量（Tensor）：类似于 NumPy 的数组，但支持 GPU 加速。
自动求导（Autograd）：自动计算梯度，用于优化模型参数。
神经网络模块（nn.Module）：提供预定义的层（如全连接层、卷积层）和损失函数。
优化器（Optimizer）：实现梯度下降等优化算法。

3. 用 PyTorch 实现机器学习的步骤

我们用一个简单的线性回归问题来说明 PyTorch 是如何工作的。

问题描述

假设我们有一组数据：y = 2x + 1，其中 x 是输入，y 是输出。我们的目标是让模型学会这个规律。

步骤 1：准备数据

PyTorch 使用 张量（Tensor） 来存储数据。我们可以将输入 x 和输出 y 转换为张量。

import torch# 输入数据
x = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]])  # 4个样本，每个样本1个特征
y = torch.tensor([[3.0], [5.0], [7.0], [9.0]])  # 对应的标签

步骤 2：定义模型

我们定义一个简单的线性模型：y = wx + b，其中 w 是权重，b 是偏置。

import torch.nn as nn# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):def __init__(self):super(LinearRegression, self).__init__()self.linear = nn.Linear(1, 1)  # 输入1维，输出1维def forward(self, x):return self.linear(x)model = LinearRegression()

nn.Linear(1, 1) 表示一个全连接层，输入是 1 维，输出是 1 维。
forward 方法定义了模型的前向计算过程。

步骤 3：训练模型

训练模型的核心是通过优化算法调整模型参数（w 和 b），使得模型的预测结果尽可能接近真实值。

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()  # 均方误差损失
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 随机梯度下降# 训练过程
for epoch in range(100):  # 训练100轮# 前向传播：计算预测值y_pred = model(x)# 计算损失loss = criterion(y_pred, y)# 反向传播：计算梯度loss.backward()# 更新参数optimizer.step()# 清空梯度optimizer.zero_grad()# 打印损失if (epoch+1) % 10 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}')

损失函数：衡量模型预测值与真实值的差距。
优化器：根据梯度更新模型参数。
反向传播：PyTorch 的 autograd 自动计算梯度。

步骤 4：评估模型

训练完成后，我们可以用模型对新数据做出预测。

# 测试模型
x_test = torch.tensor([[5.0]])  # 新数据
y_test = model(x_test)
print(f'预测值: {y_test.item()}')  # 应该接近 11.0

步骤 5：使用模型

训练好的模型可以保存下来，供后续使用。

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'linear_regression.pth')# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('linear_regression.pth'))

4. PyTorch 的核心原理

张量（Tensor）
- 是 PyTorch 的基本数据结构，支持 GPU 加速。
- 类似于 NumPy 的数组，但多了自动求导功能。
自动求导（Autograd）
- PyTorch 的 autograd 模块会自动计算梯度。
- 通过 loss.backward()，PyTorch 会从损失函数开始，反向传播计算每个参数的梯度。
神经网络模块（nn.Module）
- 提供了预定义的层（如全连接层、卷积层）和损失函数。
- 用户可以通过继承 nn.Module 自定义模型。
优化器（Optimizer）
- 实现了梯度下降等优化算法。
- 通过 optimizer.step() 更新模型参数。