TA的每日心情 | 奋斗 2024-3-29 05:09 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
: r" a! D- u& F' G1 y9 \* J3 D. H8 D
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
& c9 B( u, u1 P' kPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
& B" j' e! ^5 n, n3 {----------------------------------------------- W; w2 m5 s+ V
import torch
. h- y+ E9 c/ N' t. w) ~% m# p: [import numpy as np
/ o0 |+ J. K2 F( O7 s1 l5 kimport matplotlib.pyplot as plt
4 S5 o$ @8 R C4 S! c, Z) Simport random
$ H7 V* e" {6 Q. ~* E- r( P! W4 G9 m( J6 w2 O8 X
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
1 ~% V( z2 u1 T" |y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 W+ I( U9 K$ O7 \# o6 i, K3 s5 c7 E2 T7 m
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
. @+ t1 F1 V; y4 E' L3 J$ U- f" ib = torch.tensor(0.,requires_grad=True)% V" o4 ?) Y: K7 a; [* t
5 P9 k# O# C3 {/ \epochs = 100
1 _5 L( G$ W7 Q" C( n$ ~
9 t3 K W* j0 ]losses = []$ z2 r" d2 a2 U J* B- J
for i in range(epochs):- g& ~! a3 |. L# q( @) G' `
y_pred = (x*w+b) # 预测
& K9 m! L( S+ p y_pred.reshape(-1)4 T8 ?; m L; T% ^
9 y* ?! [# ^ ^- ?
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss! A- O8 @# H( ?7 ^+ H) N9 D
losses.append(loss)
$ S' S2 n- Z+ h" K+ A
& h4 q# A) U! l7 B$ r loss.backward() # autograd
2 }* q2 F8 K; C$ l" Q- Z with torch.no_grad():/ _* N. K- D# t1 ^
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
+ v j& c. j5 J! p b -= b.grad*0.0001 # 回归 b & G! K$ @1 U& Z; S* ^
w.grad.zero_() . A+ T. g8 u; }
b.grad.zero_()
: |, n# {/ e$ f" n5 Z
7 j- D. r" Q# [print(w.item(),b.item()) #结果
4 @5 O! j, Q7 P% a* ?$ {' Y# [4 o: Z
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
/ c* R" i5 v: I% k----------------------------------------------4 ^! z8 B7 g+ ^% C: l# G
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。- l( P; v/ R& ]9 X) {5 T
高手们帮看看是神马原因?
9 Q0 o8 ]& ^! [ |
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