深度学习线性回归基础问题询问2

Question

以下是我的代码
想问一下为什么出现了如下图所示的错误呢？该如何修改代码呢？

```python
#引入各种库
import matplotlib_inline
import torch
torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)
from IPython import display
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import random
#生成数据集
num_inputs=2#特征数为2
num_examples=1000#设训练数据集样本数为1000
true_w=[2,-3,4]#真实权重
true_b=4.2#真实偏差
features=torch.from_numpy(np.random.normal(0,1,(num_examples,num_inputs)))
#y（标签label）=x（特征feature）w（权重）+b（偏差）
labels=true_w[0]*features[:,0]+true_w[1]*features[:,1]+true_b
#+e(噪声项，服从均值为0、标准差为0.01的正态分布）
labels+=torch.from_numpy(np.random.normal(0,0.01,size=labels.size()))
#读取数据
import torch.utils.data as Data
batch_size=10
#将训练数据集的特征和标签组合
dataset=Data.TensorDataset(features,labels)
#随机读取小批量
data_iter=Data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=True)
#读取并打印第一个小批量数据样本
for X,y in data_iter:
    print(X,y)
    break
#定义模型
import torch.nn as nn
class LinearNet(nn.Module):#LinearNet类继承nn.Module
    def __init__(self,n_feature):
        super(LinearNet,self).__init__()
        #就是对继承自父类nn.Module的属性进行初始化。而且是用nn.Module的初始化方法来初始化继承的属性。
        self.linear=nn.Linear(n_feature,1)
        #foward定义向前传播
    def forward(self,x):
         y=self.linear(x)
         return y

net=LinearNet(num_inputs)
print(net)#打印出网络的结构
#初始化模型参数
from torch.nn import init
init.normal_(net[0].weight,mean=0,std=0.01)
init.constant_(net[0].bias,val=0)
#定义损失函数
loss=nn.MSELoss
#定义优化算法
import torch.optim as optim
optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.03)
print(optimizer)
#训练模型
num_epochs=3
for epoch in range(1,num_epochs+1):
    for X,y in data_iter:
        output=net(X)
        l=loss(output,y.view(-1,1))
        optimizer.zero_grad()
        l.backward()
        optimizer.step()
    print('epoch %d,loss: %f' %(epoch,l.item()))

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题标题：深度学习线性回归基础问题询问2
问题标签: 深度学习
问题内容（包含代码）：
1. 错误描述：代码中可能存在的错误是损失函数的定义出现了问题。在初始化损失函数时，未实例化MSELoss，而是直接赋值。这会导致在计算损失值时出现错误。另外，初始化参数的方式也不正确，应该是net.linear.weight而不是net[0].weight，同理对net.linear.bias进行初始化，而不是net[0].bias。

2. 可能的解决方案：
```python
# 将代码中的损失函数定义修改为
# 定义损失函数
loss = nn.MSELoss()

# 将初始化模型参数的方式修改为
# 初始化模型参数
init.normal_(net.linear.weight, mean=0, std=0.01)
init.constant_(net.linear.bias, val=0)

以上修改应当能够解决代码中的问题。如果这些修改之后仍然有问题，可能需要进一步检查其他部分的代码。希望这些修改能够帮助你解决问题。 ```

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• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：深度学习过程中测试准确率先上升后下降是为什么？
• 您还可以看一下 纪佳琪老师的机器学习之线性回归理论与代码实践课程中的 数据归一化，画直线图，画损失函数图小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 为什么用全卷积代替全连接？中的 卷积和全连接的关系 部分也许能够解决你的问题。

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