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
0 Y6 F2 R7 h: A5 ]0 [7 x. J9 f+ J' K; ]& I
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
. a8 m. X. A6 V- E9 |! E( M1 T$ ]Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
4 ?/ k9 F* m& U* u# X----------------------------------------------
) g4 y& v/ B! e/ fimport torch
1 S8 q' t$ N8 b0 |' L2 c1 C6 Wimport numpy as np
+ ^' q: d0 ?5 `3 B; |; gimport matplotlib.pyplot as plt( [0 ]# j e1 ~. V* h) J
import random- u- d F ], M7 m% P0 z9 o% V9 k
( x. k1 U7 J3 b$ F( G
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) h& ^- T2 [# o( {) ~! ]1 z+ Ny = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
: v3 t& F$ z+ V- U) A: ~, ?: @' } Y6 H, I5 N7 T" K+ K
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b, j' x& `, O X. F) u$ v
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 S5 F$ b; h' Q, ]0 t3 M4 X" x$ \# H' Q+ r5 [0 p6 l- B
epochs = 100" b) e# p5 B& B1 P; x
& \) \& F, F# y% o! F- d7 ylosses = []
0 K$ c* O7 h3 a2 h. H: Dfor i in range(epochs):" e% y+ T. z, c
y_pred = (x*w+b) # 预测
7 {% b2 @6 v, Q7 Q; n/ z y_pred.reshape(-1)
& A2 E8 D% @# J4 J' V3 x9 u. F - n) ?6 m: ?3 Z4 D" O
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
8 G k- ~2 A+ H losses.append(loss)1 n+ W3 `- L: s: c+ z$ J5 H: t$ c0 Z
2 A; O) q: m0 ^" ? loss.backward() # autograd1 H( R) F T5 s# W/ D
with torch.no_grad():& p" _% g2 t1 V" p/ z
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w; b9 O6 t. W/ O; W6 R& @
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b % }* x+ |2 Y, J* M& f$ j
w.grad.zero_() 0 q9 |5 S+ I$ j; O) L9 z' y
b.grad.zero_()
: D% K9 x% O* _& u5 {! m' Y
) b! g. t. w9 X/ B: J2 Gprint(w.item(),b.item()) #结果
$ P9 L8 g9 s; v4 k7 |% j0 W5 l3 Z$ A+ C
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
% o2 \! h" r( n" e6 f; D----------------------------------------------
' g0 @! s1 C6 _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。
' D0 z7 G4 J1 V8 _高手们帮看看是神马原因?$ F9 W- a0 }& `+ Y) a% z1 ~
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