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04_Pytorch_Multivariate_Linear_Regression
Multivairate Linear Regression 복수의 정보가 존재할때 하나의 추측값을 계산 1. torch.FloatTensor를 이용해 Data 선언. 2. torch.zeros를 이용해 W, b 선언. 3. optimizer(SGD) 선언. 4. 훈련 ※ hypothesi..
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앞서 Multivariate_Linear_Regression을 해보았습니다.
하지만 torch에서는 더욱 편리하게 사용하기 위해 nn.Module을 제공합니다.
1. nn.Module을 상속하는 model class를 만들어 줍니다.
- nn.Linear(3, 1) 여기서 3은 입력 dim, 1은 출력 dim을 나타냅니다.
※ y = x1w1 + x2w2 + x3w3 + b
- 즉, x가 3개가 들어가면 y는 1개가 나오는 겁니다.
- def forward는 값이 들어왔을때의 계산 방법입니다.
2. 1번에서 정의한 model 선언을 해줍니다.
3. optimizer 정의를 해줍니다. 여기서는 [W, b]를 사용하지 않고 model.parameters()를 사용해 줍니다.
4. 학습을 진행시켜 줍니다.
- hypothesis는 선언한 모델에 x_train을 넣어줍니다.
- cost는 torch.nn.functional에서 제공해주는 mse_loss를 사용해줍니다.
5. 결과
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