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 ! j3 |7 Q" S" ~" Q5 j5 {
; q4 M6 U) ]' H, i, W. n* I为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
/ x5 u6 ?& J+ I: X' a' DPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
7 N( v9 m2 Z. H {1 v----------------------------------------------
$ S9 u0 S5 ^* l5 z8 Jimport torch5 Y6 Y& i. [8 c$ y/ K
import numpy as np
. k, |$ O: {# c# g% ?) d1 I' aimport matplotlib.pyplot as plt% u. F. `6 e$ l8 J: E c/ r6 x) s
import random2 _6 v- U( `% F- _: S: U* ]
! Z O1 Q x7 [% u( h+ X
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), z6 j2 F% ]9 M$ \2 ]
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
# b; D8 a4 O2 e3 F6 b+ E* n
- }/ x' H# L" K# b; f& dw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b7 u3 ~) U6 ?4 r! u! e) v* ?% G
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)& C7 {3 Q; a: r
^4 L+ t( B& E
epochs = 100
4 I, d/ }- A' |8 s% u+ a3 \7 @9 O7 P2 M- Y L: V) t, P# j) Y! l
losses = []
- c7 r0 o0 L. l6 W Q" A9 u# V7 E/ Xfor i in range(epochs):
5 F# S& X8 V2 ?0 v: K, e y_pred = (x*w+b) # 预测2 m9 Y! F& M* y4 D+ F
y_pred.reshape(-1): r% K$ c6 X5 v0 J }
" r* G5 y$ R0 \) Z1 ?7 A
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
8 h. m" d8 L! k# }0 O losses.append(loss)) z. D3 [' O" Z# U5 \* ^
5 X3 ]1 D; ]7 Y- T+ V5 @ loss.backward() # autograd1 r' o6 W- u& L% r# A" @' L
with torch.no_grad():
2 @2 P( }4 i+ P w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
& d( @, E: U4 s6 e0 j; f b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 4 D3 ] P3 {* `# c( g' s
w.grad.zero_() 7 G4 F/ Y9 w! ?) o$ |" c
b.grad.zero_()
' ?3 m8 B+ ]$ O" x! S( |; d6 n$ a, i& O
print(w.item(),b.item()) #结果5 c$ E: o0 p# S0 P- }0 D
" U4 I9 P9 E s' `& OOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
* a2 H4 t8 q4 U% _5 i% H! r8 H# a7 K----------------------------------------------
% H" T+ c6 U! Q, K+ y2 P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。
; Y) r8 p" p0 ?7 a& p9 J! N: J高手们帮看看是神马原因?7 q' q, V0 l) N) Z, i
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