【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

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同最开始的两篇文章

完整程序及注释

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导入使用的库
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# 基本
from mxnet import autograd, nd, gluon
# 模型、网络
from mxnet.gluon import nn                     
from mxnet import init
# 学习
from mxnet.gluon import loss as gloss
# 数据集
from mxnet.gluon import data as gdata

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生成测试数据集
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# 被拟合参数
true_w = [2, -3.4]      # 特征的权重系数
true_b = 4.2            # 整体模型的偏置
# 创建训练数据集
num_inputs = 2          
num_examples = 1000
features = nd.random.normal(loc=0, scale=1, shape=(num_examples, num_inputs))  # 均值为0，标准差为1
labels = true_w[0]*features[:,0] + true_w[1]*features[:,1] + true_b
labels_noise = labels + nd.random.normal()

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确定模型
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net = nn.Sequential()                       # 声明一个Sequential容器，存放Neural Network
net.add(nn.Dense(1))                        # 向容器中添加一个全连接层，且不使用激活函数，"1"表示该全连接层的输出神经元有1个
net.initialize(init.Normal(sigma=0.01))     # 权重参数随机取自均值=0，标准差=0.01的高斯分布，bias默认=0

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确定学习方式
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loss = gloss.L2Loss()       # L2范数损失 等价于 平方损失
# .collect_params()方法获取net实例的全部参数，并提供给trainer
# 选择小批量随机梯度下降法（sgd）寻优，学习率为0.03
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.03})

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数据集采样
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batch_size = 10
dataset = gdata.ArrayDataset(features, labels_noise)        # 将标签和特征组合成完整数据集
# DataLoader返回一个迭代器，每次从数据集中提取一个长度为batch_size的子集出来
data_iter = gdata.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True) # shuffle=True 打乱数据集（随机采样）

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开始训练
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num_epoch = 3       # 训练轮次
for epoch in range(0, num_epoch):
    for x, y in data_iter:          # 随机取出一组小批量，同时做到遍历
        with autograd.record():     # 自动保存梯度数据
            l = loss(net(x), y)     # 将得到的一组特征放入网络，求得到的输出与对应的标签（含噪声）的损失
        l.backward()                # 计算该次损失的梯度
        trainer.step(batch_size)    # 反向传播，基于l.backward()得到的梯度来更新模型的参数
    l = loss(net(features), labels_noise)     # 该轮训练结束后，求网络对数据集特征的输出，再求输出和含噪声标签的损失
    print('epoch %d, mean loss: %f' % (epoch+1, l.mean().asnumpy()))  # 展示训练轮次和数据集损失的平均

具体函数解释

trainer.step(batch_size)：batch_size指定了当前批的大小，用于计算这次梯度下降的步长

with autograd.record():这行代码的作用是在其作用域内的计算将会被记录下来，以便自动求导