TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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签到天数: 1183 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 }3 E/ p) `0 V; c
9 _- T* u% H: o6 D为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
3 z: I2 m6 v; K: C7 ^Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
) e* k" ~- @& I5 O7 G& B----------------------------------------------
! V9 d# \' ]! v; w3 }! _import torch
3 o) h! I! G* y' G) V: E$ limport numpy as np/ a8 l8 @; U' i) \$ V
import matplotlib.pyplot as plt! K$ j6 }0 W3 B/ U
import random K% `+ t, r6 y! `
" f: H3 V+ V$ t
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% o4 R* W4 a" ly = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
t0 J: a! B/ F* I! G1 C7 |" r" ?4 k6 S
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
/ H( q# a1 {7 U, |! g5 Rb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
8 O7 C* n2 _5 \0 _7 t7 n, u- ]7 E' c" @3 H5 t. Z0 a5 f
epochs = 100& f- T/ g; {9 p2 ^2 K) ]# c
) N9 H% u- n; l- v. _- M) blosses = []2 H& p& B6 b' V+ y r1 T& u
for i in range(epochs):
) j. v5 @1 h( Q* Y x4 Z4 q+ M* M* s y_pred = (x*w+b) # 预测& l" I7 `$ t" m" @0 a
y_pred.reshape(-1)* |) ]7 \/ g: t, I' u! l
2 l% I1 B. M! ?( e+ r; U2 O loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss- D# I6 Q' q0 Z9 y; ^" D
losses.append(loss)
& T' G; _+ o0 |, d! ^+ ^3 ?& @. `
! C O$ { I+ w6 j, y- j/ W2 r loss.backward() # autograd
) ]( m# F L) S/ Z" r$ ?& L with torch.no_grad():
U1 H6 X0 Y2 [7 J7 q# g w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
% _# d9 j0 Y* G. R) ] ` C, A; K b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ; {8 [# Z g' [% U! ^# }* a
w.grad.zero_() 3 `0 E0 T4 A! g: x+ c5 t( R H& S
b.grad.zero_() p* i* k4 k1 r. [ `4 p
2 f# E3 N) S! h) P, t
print(w.item(),b.item()) #结果. {6 p7 T2 ?9 r% G
! d- X. P- i- o+ m* ^
Output: 27.26387596130371 0.49745178222656256 D3 p& Z$ b2 i' B4 L
----------------------------------------------
+ H4 H0 a6 E6 c# {* I1 Q3 _6 B H7 \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。) {" B1 d- x( C3 k Z U4 ^
高手们帮看看是神马原因?
% s$ n4 H3 a* x( b& d5 }6 h) L |
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