TA的每日心情 | 奋斗 16 分钟前 |
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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
; _, A ^: E4 `- K1 i! _6 h9 |8 w1 l: }: E6 ^% h" y, x0 |' k
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。! b. L, X* s7 L2 F5 G; T( E2 S
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:# p! r, Y; K r+ h
----------------------------------------------- g# d/ M) ~4 ]4 L; A2 I
import torch
1 {# {# a0 ]% L$ f1 jimport numpy as np2 N3 q5 c7 u: o+ l: T4 m. `
import matplotlib.pyplot as plt
4 u; l2 _7 t$ o7 y( K+ \import random" W2 ]+ y2 D. T8 K) T5 D9 E7 b
9 U8 T2 o% ~' F' P' [& [8 ux = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. W, F3 [, o0 `" { U0 r+ Wy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
5 i8 r3 r' @- q$ |3 N* ~
+ U$ j* o+ I; k7 v) H* C5 Aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
! c" Y4 @- ^- h8 |/ K% ?; G2 J& _) u1 Rb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)5 C P4 s. h1 H5 V9 z/ e+ c
- L' V* D% T! |5 F6 M, _epochs = 100
+ k! s) J1 y0 e
: P7 e b, S# ]losses = []
2 C, u1 o7 s( W9 m0 P+ f/ Mfor i in range(epochs):; G! S7 p$ d; W+ b
y_pred = (x*w+b) # 预测
+ k( _8 z7 E$ [; Z: S y_pred.reshape(-1)
$ q2 |9 Q7 z6 Z" [& V
# @% a8 f7 d) J. x$ J loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
' K0 u# N% G) O losses.append(loss)0 e) v/ v; c/ {% B: a& ~5 Z
- y0 [. k: G$ l
loss.backward() # autograd: J2 I* v; b. ]: \' z1 {
with torch.no_grad():
0 r$ Q7 A. l: @/ W( I9 W* Y w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
% @: @* l9 F5 y: p b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 3 U- f0 E- V2 Z8 Z" G7 z; t
w.grad.zero_()
9 H' M& d# q# W+ k0 S$ p5 E b.grad.zero_()# J7 C$ |* { X: r
5 i% R! d! T& B: V k' A
print(w.item(),b.item()) #结果
# {) y; J) ^( y3 M5 i
: }0 a2 y1 c2 O* J& iOutput: 27.26387596130371 0.49745178222656257 m2 q8 e$ h% T& I
----------------------------------------------
' p0 W7 c! ]8 ~: u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。5 \0 \' G8 W% F2 |2 R
高手们帮看看是神马原因?
! { P1 q6 J$ F! ~5 R8 ~3 b |
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