TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 : i: E) A- T; Z( ~7 }4 J
% N( ~1 |, j5 m5 g9 V, h9 c5 b为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
* S* g% s7 A6 j$ t" JPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:' r- k- q3 j# B2 \, V7 l4 S
----------------------------------------------
4 d9 h* K, U2 G7 ?6 u" i, Bimport torch
& N8 i. }) H, d, d( J% T$ ~8 w4 mimport numpy as np
% d1 b" h) ]# ] V! p" Q7 @0 K& ]import matplotlib.pyplot as plt+ N7 n, p" F7 t5 F! Y* {' K0 J
import random/ }; U- [, h5 \7 j1 R0 K
# s- v: G; D. S6 Ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 r6 o z9 D3 Z$ J) ~
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* C& i' D' {8 X/ k: L' X% J
' A, O2 [9 u1 Zw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b- s3 W3 E$ j4 N) e
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True), G8 O1 N1 J) v# ~
P; x8 r9 a9 y3 r4 u2 Fepochs = 100
+ d8 {& c A7 Z9 S: D# }' n3 a4 w9 z% M% g( N
losses = []
9 j, y8 H% S- b9 Cfor i in range(epochs):5 [7 u% ? e) X) q
y_pred = (x*w+b) # 预测
4 F7 m6 Y5 |& C( z5 J$ S y_pred.reshape(-1)8 w7 Z' z) g' N& f7 d
6 H1 T3 X5 y9 |; e) Q
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss8 F: |4 q6 J' T9 D
losses.append(loss); n' {* v5 H# R Z
0 O5 t- H& |; ], F3 `0 z loss.backward() # autograd
: X* t( A8 {1 H" G" ?" _5 M8 D1 f with torch.no_grad():& W; z1 o0 i4 i, w: ~# H
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
& i+ I/ o1 }3 t+ ?1 h# k2 ]( J b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 5 _& ^& L1 i5 B' I+ S) o
w.grad.zero_() 1 L) C* I! Z: V" M2 v$ m$ u
b.grad.zero_()
7 n0 ^: B8 G# j+ t
: d% q" }8 c$ k; M# i; \print(w.item(),b.item()) #结果
8 t: r$ _! _- y' d, O% j- T8 ^: K* ?! l" F0 C
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625/ C: N. ?0 H' \ q. {( R5 E
----------------------------------------------
) v6 K5 }" z0 a4 o2 [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。
- |- B# v; ~3 i& u" l0 x% b3 g5 K/ y高手们帮看看是神马原因?
: N% I; H- ]7 j6 Z7 q |
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