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
- |1 A: O+ ]& o# U; J+ ^1 r$ C) a- N
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
c5 T9 n2 w x% B& WPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
O' S" ^3 F( q6 P! ?----------------------------------------------( K: o% q7 ~8 A6 R( R
import torch8 e0 g+ T- Q, W
import numpy as np. E; B' u' I- c6 w9 j
import matplotlib.pyplot as plt
9 S, q* z1 r! \: }5 {3 p0 wimport random: Y9 N) A7 E$ Y2 q3 @
1 g( F% G" Y+ t7 b5 }, m# `x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! T: l$ P! q1 o5 n( R3 ?y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=151 [- m* a1 v/ L& ~
5 U0 {' e; R+ ]9 C, o
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
7 R' \5 U% s& s- H' tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
7 B m9 k2 U( j" V7 f; [7 I( O- t3 D9 }; w) u- h2 w# p
epochs = 100
0 H* v5 V& F# |( ?3 \! u6 q5 [. w5 e K2 d* w! u! g) u3 x
losses = []
. z1 W2 j# o7 O0 zfor i in range(epochs):4 S/ s- p2 V; f, O, w
y_pred = (x*w+b) # 预测$ [- d+ z: [- y+ |
y_pred.reshape(-1)
. j+ J& b* c) G7 s: y
5 L" _9 R$ o/ d& r# r, c7 S loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss3 q& H: s) |8 C s- \
losses.append(loss)6 g2 {2 f8 }6 _8 { ?
& n* ]) s0 ~& i' S loss.backward() # autograd/ \7 h6 ~( c! \6 h8 Z
with torch.no_grad():* y. E3 W. y* k8 W$ W
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
, q4 y; C# A9 J7 {1 g6 ]) o b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
+ \$ Z1 c1 }1 \0 J( o w.grad.zero_()
2 N S" A+ U6 D b.grad.zero_()
7 B& }( f8 Z$ w) h3 d4 @3 r2 X1 p" L. |4 U/ N, w* m3 w; [0 d
print(w.item(),b.item()) #结果
9 \5 q3 s7 J) X K/ m @- H! ?0 O8 p2 M
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625: _9 X, M+ q6 z5 O* V" x
----------------------------------------------9 d3 e% z1 _; U2 x- G1 b7 o
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 W3 c; H) T, L* ]3 v
高手们帮看看是神马原因?( f' e9 [' s3 Y# }0 ?9 w5 t8 i
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