TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
2 \( Z0 W0 P) R- L% ]" |6 O7 D0 C4 D! x- B4 A* B
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。& b- i5 g$ V; |$ t' _
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
/ E1 {5 D) H) P----------------------------------------------
- _6 Z1 k: m1 W0 {- jimport torch
% ^9 @1 n7 |* c4 ~* C, d- N8 D( himport numpy as np
' e7 f, |( [0 ]# O4 \" simport matplotlib.pyplot as plt
# {6 S8 h" ]6 Z0 `4 Aimport random
2 R9 W" D7 k" P8 [$ v" X- _4 v: C# q# M, [
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
5 k+ a: f& I- V$ Q6 _y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" a! t' y( Y8 }: A5 A, U) {+ o5 {4 z! P
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b u& s8 {% e9 n
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
: i- e7 L/ x6 Q* y
$ q4 u' f% m! G7 } m$ jepochs = 100
) o, E; H1 f) m9 V# @% i6 H! Q" N4 C/ H6 K
losses = []
/ J" D$ f# A G$ b" c& cfor i in range(epochs):! w& o) k5 K, f& g3 I0 ?/ w C; r5 S
y_pred = (x*w+b) # 预测
' l1 m& v5 e9 y' ? y_pred.reshape(-1)
( ~% m2 b4 [ H. a/ ~ 8 D4 n" ^& Y1 c# j7 z. p( N, b
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
' E' N' \ _, _7 _) J losses.append(loss)8 Q( A0 }1 R& s& i1 h3 ]$ D
9 h, F, E: j& C- Z+ N
loss.backward() # autograd f6 t2 Q; Y9 }+ w! m$ o" q& p
with torch.no_grad():
5 [% e: r" M/ a w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
4 @! D9 X- B- ^: G$ p: e& P b -= b.grad*0.0001 # 回归 b , t0 ]; S* _5 [3 e1 G0 e
w.grad.zero_()
* y( a) d2 V' E! R. e Y b.grad.zero_()8 s; V. @$ g% k. M; m3 a
0 M7 m% y7 J/ _) cprint(w.item(),b.item()) #结果
; I& z( I9 o. E( b, t( o# \7 \/ K; X8 i c4 c
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
7 p4 r0 |6 d! l1 t! J----------------------------------------------
2 T H# \8 b6 U/ z% b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。# W! X+ G4 n: H
高手们帮看看是神马原因?1 y6 y# C- b+ U8 g) P
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