TA的每日心情 | 奋斗 4 小时前 |
---|
签到天数: 1180 天 [LV.10]大乘
|
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
6 `2 X5 F& K1 i) `8 Q% H7 \3 y% p
# K# w5 c% X; ~/ |: m# z为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。2 o) a7 _ c- z' C# N3 k V
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:$ X( J& U, ?% K
----------------------------------------------* e Q# ?9 `+ |+ v
import torch2 i6 ~$ C& r( l4 u+ B
import numpy as np T6 F w9 h; p6 i% S& n2 J' L
import matplotlib.pyplot as plt
6 [4 }! u7 ~0 @+ M7 t9 P6 P& rimport random) n- U2 _, L" i' N. j
* { v4 v3 F0 @2 c k+ s7 w% Y; Vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): z8 h; Q5 A, J9 {! }
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=155 {3 F: g) P' @: R& h
" U9 G* w. R& I+ s, i$ P
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
/ P7 G! A& p1 v& i& X$ B2 V* \b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)$ r6 }' A0 N7 I6 u. R6 f' P
1 J6 S# C0 {$ ?epochs = 100* U9 I& j; G3 }+ t
3 G$ p; ]- {! w6 i& {
losses = []
# T1 }" ~9 c6 B( V) n8 ?for i in range(epochs):
9 G5 x7 \: f8 A q: }# Y/ S a5 m' M y_pred = (x*w+b) # 预测
+ y5 D1 w4 y) ^& M2 C y_pred.reshape(-1)& ^9 L( n, F" [3 b
" a8 a2 i; Q G0 v' u% o loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss( J5 H6 M4 Y- p
losses.append(loss)
' z; l4 l/ A5 t3 k' n5 W 0 v& ?2 V, V& T5 q
loss.backward() # autograd
( Q' }$ D' s) J with torch.no_grad():
" C" n/ i! k# m" E w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
& `9 q5 r8 A1 z6 ^ b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
, j( T5 t" U5 \' ^1 G/ c w.grad.zero_()
$ l$ f3 z4 x# N5 b, {- y1 ? b.grad.zero_()
Y2 b( _4 w! o U, s" P6 @
! `& ?' ^' D$ z; S1 W$ [print(w.item(),b.item()) #结果( V$ k, p' J; U& r. R
; t* Y8 x; q" i7 M7 N
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
d* |2 F* N+ E+ q$ N----------------------------------------------* t( J# ], F! V4 f
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* z I1 K2 F+ d2 N( ^6 R( Z高手们帮看看是神马原因?
- d `4 A# ^8 ~5 }/ ` |
评分
-
查看全部评分
|