TA的每日心情 | 奋斗 2024-3-29 05:09 |
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签到天数: 1180 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 6 ?1 ^ m7 M. }* V" E7 y! ] G' y+ l0 U
1 ^: @! r1 r5 X
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。$ l& S! T% Q0 z+ Z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:' f2 M7 d+ A5 k" P0 p
----------------------------------------------0 G u+ ]/ [7 N6 Q( S1 [" Z# S
import torch
! a' r# @+ T- h8 d0 R. J9 R4 `import numpy as np
2 M8 I9 i, o" g7 p0 Pimport matplotlib.pyplot as plt
' G( ?: p' j: f% g7 U3 [2 B: Nimport random
! u8 R c: d; J# O/ x+ U
, E9 Q$ y8 f' f: ~' F1 t9 {5 a. j g' Tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)). I- ^! M% c8 b8 L
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
' ~- c a: Q- X: g2 _0 _
8 a% K- M. W/ e9 D; k' c6 yw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b$ S& z% d. u4 n4 t: E; x: Z& g
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
" {/ y% |! U* b8 G. x* U% z
7 A" l0 W; B7 fepochs = 100
2 m6 E |) P4 R6 m% c, j' V, ^7 E+ r! P* P. Z6 c
losses = []3 M- F% t) s$ i& l8 t* K L
for i in range(epochs):
0 w6 O4 o: M1 k% \+ s+ ]5 W y_pred = (x*w+b) # 预测
3 G7 P/ Q6 u9 L% U y_pred.reshape(-1)
; y' L5 F; Q( n' F: r+ } l 7 O' T, z7 V' E3 a z( \, t
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss8 d6 j: j9 K9 q, R" A. T
losses.append(loss)
! _. G" m. W/ l% h( s( s 7 x4 W! N3 w' m7 J
loss.backward() # autograd
3 `( W0 A) H9 ^4 H+ m+ P with torch.no_grad():
# I7 l' D* p, X. }9 s w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
( `' i$ H+ Y ~& J b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
2 [$ x' M7 r- Q0 J% }( ? w.grad.zero_()
0 [/ j0 p( A; d* L& r b.grad.zero_()
g1 @( S, E. K/ o7 v6 A' C1 v7 z" M7 q
print(w.item(),b.item()) #结果
3 q/ W/ v) x6 n" t. V7 ^; C& Z
0 U" e% e9 j, @ W/ H; M8 SOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625 K! k: b/ t6 \4 K( D+ O9 M/ j
----------------------------------------------
& s7 t. {* p& d& q" H! d$ i" k! w最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。2 h5 x0 [, ~0 k- Z" r" ^1 [
高手们帮看看是神马原因?! W V+ ]$ z5 [. `3 [1 o8 i
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