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 6 g1 \) t% }* s! O( k( v$ L: e8 a9 A- O
' w+ h% Z. u" ] x W5 n为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。9 w! H- y) Q7 R8 z$ s( M
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:( w/ ?$ w. d2 V6 O6 f
----------------------------------------------
* d9 n& f6 k% Z7 b' X6 U p8 \8 {; v3 ]import torch" W0 x1 N% h' w% D
import numpy as np
& o* e) R. r2 K( C+ S; Nimport matplotlib.pyplot as plt, f2 n: m3 m* M( ?/ [
import random
+ W5 E' g: ] d' q! ]4 g# G& { ]+ A R
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 P2 v" @ z* M4 }: ~
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15% p& l; S! R7 ?' W7 k
/ _/ J( ?# d. A0 t; {0 S
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b7 }0 `4 U( y+ T- Y6 P6 h d
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)& O! T: G" L- v, g8 M
; ?3 f: e! b0 V, s$ jepochs = 100- B; n9 X7 V$ N# S5 R t
8 | G$ Y: ?% f2 y. Dlosses = []! w5 @7 h* X9 x: _! W
for i in range(epochs):6 p9 A# g) H& D5 c' z
y_pred = (x*w+b) # 预测' }7 w9 A4 K; P$ D: [0 d
y_pred.reshape(-1)
8 @* M% Y: }- c* E- X
A9 ^9 y, m- U, ^, U, x1 L loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
9 m' _2 t# j' i4 Y# i losses.append(loss)
" ] v" m4 G& f r " M E" C5 ?) M6 O+ p6 a( m# K
loss.backward() # autograd
: P! p0 `0 A9 v; s3 | with torch.no_grad():
: J& e. X) M R4 T- ~2 M w -= w.grad*0.0001 # 回归 w) D: `6 J* l+ b# F/ D
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 8 S; N P" }! x+ e4 x6 K; d
w.grad.zero_()
. O( {' J: Y6 F% G b.grad.zero_()
/ f7 I6 B* ?4 t1 t' y% Z! U- t1 y9 o+ A' [
print(w.item(),b.item()) #结果
' x# F+ f3 C4 i( e5 U: G; m5 u
- l' _0 |' Y! V0 M# d6 ~" T7 AOutput: 27.26387596130371 0.49745178222656258 q$ A/ P- T6 E3 Q' I* V
----------------------------------------------) @: R) _! S+ P4 i; x
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。 D# h1 T" ^7 ^1 g- A$ \, X3 O
高手们帮看看是神马原因?
: E3 Q+ c, v; R! E2 J6 O0 t+ k8 O |
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