TA的每日心情 | 奋斗 2024-3-29 05:09 |
---|
签到天数: 1180 天 [LV.10]大乘
|
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 ) t: V) a8 e. b* g' v: ]+ ~* T* c( p4 o
" W' n) v) w" q8 |9 c& D8 N, g为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。. J) x1 J, V: {3 E) i. p/ h: I
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:* Z( }0 H* a& f. j. }
----------------------------------------------6 o( i# e* M# L. I3 n; M
import torch5 l/ D& I6 Y6 C% E' K, W
import numpy as np0 _1 x3 E/ P; _3 t
import matplotlib.pyplot as plt$ U$ Q% U; _) r/ d
import random" q7 ?8 J+ n) u0 i2 X5 L' \
0 z' c( A) v+ @+ W2 {
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
+ p7 Q! S( J. w1 v+ A9 ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
7 T1 x4 q2 j9 i/ ^
) G. N- A( X E/ \' Aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
& u0 n1 v% i8 X- {# }8 J: Ab = torch.tensor(0.,requires_grad=True) t ]5 [! |9 R3 L, K3 K* L {: y
1 F7 ]0 ]/ q: Kepochs = 1001 r |& v) }- Y7 n0 A" `# N
) j: M! _' i' R0 X* k
losses = []; N# V0 D1 ]$ V+ W2 k i" o0 j
for i in range(epochs):
3 _) O+ s- G3 A$ l6 Y y_pred = (x*w+b) # 预测
# ]: f+ k- d+ ]; J" j. F y_pred.reshape(-1)
' q- }7 t7 ]) e' R% W3 _
/ ] z& f3 Q, v+ G! A$ ~ loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
& K* H4 r+ m( z9 `' h9 o Y losses.append(loss)
6 w* T- I$ q4 d C! ?0 G' G1 |( `
; L: I( N. {" J: O loss.backward() # autograd
2 v) W/ u5 L) G* j& T* s; c; q with torch.no_grad():
, Z' }3 e+ m$ a& z* ^ w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
5 D S+ e3 s- U2 E5 B/ Y7 n b -= b.grad*0.0001 # 回归 b " E( n) t& L2 o6 y! { A8 m
w.grad.zero_() 7 X$ }3 c& b" E% E1 r
b.grad.zero_()/ m+ v* C3 \7 {- y# U+ s/ {
! W- i3 `; o& o; N! m8 R' O1 D' A
print(w.item(),b.item()) #结果
% G8 Y& `2 c7 B$ ^
) R6 M9 |. }( X# @2 _Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
0 j6 b( ~; z: Y& S----------------------------------------------
. `5 ~+ ^9 F& |9 }9 S6 W, a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。
. q6 P6 E4 b- j高手们帮看看是神马原因?. K4 N Z' Z" p2 Y; v
|
评分
-
查看全部评分
|