第二章 2.3 使用Pytorch构建神经网络

# https://github.com/PacktPublishing/Modern-Computer-Vision-with-PyTorch
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###################  Chapter Two #######################################

import torch
import torch.nn as nn
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x = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
y = [[3],[7],[11],[15]]

X = torch.tensor(x).float()
Y = torch.tensor(y).float()
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device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
X = X.to(device)
Y = Y.to(device)
print(device)

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class MyNeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.input_to_hidden_layer = nn.Linear(2,8)
        self.hidden_layer_activation = nn.ReLU()
        self.hidden_to_output_layer = nn.Linear(8,1)
    def forward(self, x):
        x = self.input_to_hidden_layer(x)
        x = self.hidden_layer_activation(x)
        x = self.hidden_to_output_layer(x)
        return x
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mynet = MyNeuralNet().to(device)
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loss_func = nn.MSELoss()

_Y = mynet(X)
loss_value = loss_func(_Y,Y)
print("损失值",loss_value)
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from torch.optim import SGD
opt = SGD(mynet.parameters(), lr = 0.001)

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loss_history = []
for _ in range(100):
    opt.zero_grad()
    loss_value = loss_func(mynet(X),Y)
    loss_value.backward()
    opt.step()
    loss_history.append(loss_value.item())
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import matplotlib.pyplot as plt
#matplotlib inline
plt.plot(loss_history)
plt.title('Loss variation over increasing epochs')
plt.xlabel('epochs')
plt.ylabel('loss value')
plt.show()
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_Y = mynet(X)
loss_value = loss_func(_Y,Y)
print("损失值",loss_value)

val_x = [[7,8]]
val_x = torch.tensor(val_x).float().to(device)
print("输入输出测试",mynet(val_x))