Решение линейной регрессии является учебной задачей для начального освоения PyTorch. Для простоты рассматривается одномерная линейная регрессия y=w0+w1*x.
Для формирования нейронной сети на PyTorch целесообразно подготовить специальный класс, определяющий конкретный тип модели на основе родительского класса nn.Module.
В этом классе формируются два метода. Метод init , который с помощью модуля torch.nn описывает все требуемые слои нейронной сети. Метод forward задает последовательность следования слоев и соединяет выходы и входы соседних слоев.
Формируется модель, экземпляр созданного класса — в данном случае для линейной регрессии. При инициализации класса задаются размерность входа и выхода модели.
До начала процесса поиска коэффициентов линейной регрессии надо задать коэффициент скорости обучения, выбрать метод оптимизации и критерий оценки потерь.
Проводится цикл поиска коэффициентов линейной регрессии, при котором минимизируется функция потерь
Литература
- Deep Learning with PyTorch. Quick Start Guide // David Julian