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 $ t- l* M( y8 A. m6 r; Y
" J0 {% ]" x9 w& i
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。% M; r, G6 z# ^5 C, r
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
/ c% {- b( u- j% @" K) L----------------------------------------------: q# L1 o' @3 s* Z6 r9 ~
import torch
/ n& V; Z. t$ p* c. ~( a" ]import numpy as np0 X1 K. @- r' O" L! G
import matplotlib.pyplot as plt# y7 M4 K- t' L) h1 L% _9 E6 T
import random
, M* A$ b& \% N) H3 C: P0 H1 S' w9 g) D2 F# V
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) W" ]5 u9 r! t% O
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
6 r' x4 @0 ^" k1 L! ?8 \* n& e( V
" a9 F% M& |2 E) C9 P: m5 L! Rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b9 J1 ^) E9 h3 B, D
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)/ R$ Q7 p5 G7 N9 K; a0 {
7 B) q+ \; S6 Depochs = 100/ s9 B1 Z, A$ o* p; U8 ?' d2 Y
! E( c1 ]; Z) m7 w4 h
losses = []+ u. r# M+ l* L. y; s
for i in range(epochs):
2 v6 ~4 b2 T+ U y_pred = (x*w+b) # 预测) a$ ^" L: L8 y2 g1 p! \4 [
y_pred.reshape(-1)
}, S5 q- N9 B$ q- i- P
% E+ U3 A0 c- t, T- H! { loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss, l$ w" f- |# h1 W$ L
losses.append(loss)6 f3 b# J) @2 J/ u9 N
0 T, F( Z* j5 ?+ P s1 | loss.backward() # autograd
: ^, u0 w8 n1 B% Y& }3 o: a% Q& Z with torch.no_grad():0 u4 ~, ]( t% s H; _" y4 y# s# X
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
* i @/ k& S( ^4 O" R5 E- u b -= b.grad*0.0001 # 回归 b : t% O! N# U) b" [! N3 I! S# E% z4 S
w.grad.zero_() 8 `: S( k J2 _4 y
b.grad.zero_()
. e2 d- ~7 P B+ P, e
! R G# X6 |* D2 Mprint(w.item(),b.item()) #结果
* u7 d: C q+ D: s+ [
8 v j, e3 s# P- B7 f" V* XOutput: 27.26387596130371 0.49745178222656255 m, t6 D6 P& B" o5 ?" _1 x
----------------------------------------------
% n4 h: M, P! w, O+ R" q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。
[: `( }7 q/ k/ _8 f3 k高手们帮看看是神马原因?) ~2 m F* Z$ M, Z
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