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 2 j6 p( O1 ^& d" L- l3 p
* f4 P* p: w9 K1 S: K9 n$ Q9 y
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。4 p4 Q2 v! T2 ]) d. F; A0 r5 U
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:9 n6 t, e5 t) b# U1 p+ ~9 c @, n( h: [
----------------------------------------------) A" L7 w6 j ~. L
import torch: N, g* A+ E9 Z/ Q; \
import numpy as np
* I" C( s4 }8 @2 c5 }. u3 Bimport matplotlib.pyplot as plt+ R5 c* p" h+ i
import random/ ^; K& [# J& ]& ~* k3 c9 J: I6 [
7 e3 ]" H( s0 r3 Q! Q L* T1 P9 u2 Dx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), b. Y+ A# J: [% o+ W
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15% y) u2 p- z, Y3 M6 I9 V
$ S" \! s. R% s% ~2 }! ]9 B5 Aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b: ?8 L1 M0 e! o& t4 G' V5 i7 I
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( \8 N7 s q, I! }/ Q6 w
) V9 K' a8 H# J; d# W2 i. [epochs = 100
7 ]$ E3 S$ {: `, P) W
5 l K. D1 o8 Nlosses = []5 |) P! O) q" w1 V- O0 A
for i in range(epochs):/ t R; M, r& }) h
y_pred = (x*w+b) # 预测
4 p" q5 b1 x! c1 n+ U V4 B y_pred.reshape(-1)7 R/ g$ z$ d( G6 Y) T2 f5 J
' x: d- e& C; U8 ] loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss+ g+ n. f* N1 F
losses.append(loss)" W1 F4 t$ y9 T+ a
7 I# d& k9 C9 [$ J
loss.backward() # autograd
5 E4 A0 t( |! E; h I5 S7 y with torch.no_grad():* s+ b" e b, x6 E8 T# q3 V" l, {) s
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
$ i3 a# F: ~6 P4 a2 ^5 c7 ?8 K b -= b.grad*0.0001 # 回归 b % _3 n S& D+ b+ W! `+ _* g
w.grad.zero_() ( N: v; u F7 ~. `" H! T5 A2 @1 {, g
b.grad.zero_()
# D* E9 v) `4 l# P" p
% r; {& z% k$ j0 c7 }: Qprint(w.item(),b.item()) #结果( D( j3 g. g5 x2 l5 }! a- b0 i
) P$ B7 m# J! S. k5 [
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
2 M0 z& h/ D5 k, w- x----------------------------------------------
; P* \4 }0 b5 z' x* P+ s2 j* B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。
- o$ n2 u/ {4 i0 Y高手们帮看看是神马原因?
& Y' `: e9 a7 m( a. C9 h |
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