如何用Pytorch实现函数拟合的编程方法？

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深度学习框架背后的原理可以理解为模拟一个参数数量特大的函数。例如，PyTorch等框架可以用来模拟任意函数，比如模拟线性函数y=ax + b（其中a和b为需要调整的参数）。

其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数，所以各框架都能用来拟合任意函数，Pytorch也能。

在这篇博客中，就以拟合y = ax + b为例（a和b为需要拟合的参数），说明在Pytorch中如何拟合一个函数。

一、定义拟合网络

1、观察普通的神经网络的优化流程

# 定义网络 net = ... # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005) # 定义损失函数 loss_op = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') # 优化 for step, (inputs, tag) in enumerate(dataset_loader): # 向前传播 outputs = net(inputs) # 计算损失 loss = loss_op(tag, outputs) # 清空梯度 optimizer.zero_grad() # 向后传播 loss.backward() # 更新梯度 optimizer.step()

上面的代码就是一般情况下的流程。为了能使用Pytorch内置的优化器，所以我们需要定义一个一个网络，实现函数parameters（返回需要优化的参数）和forward（向前传播）；为了能支持GPU优化，还需要实现cuda和cpu两个函数，把参数从内存复制到GPU上和从GPU复制回内存。