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 $ q/ {6 r: s; W3 A Z2 O% Y
2 N( R1 N5 _ |, N1 F( L为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。$ C* ?6 L5 _9 b2 F# A
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:; g* x8 e2 P/ p: i
----------------------------------------------, _: z. F0 I$ Q$ _9 T
import torch5 x' ~% s! f, W$ y
import numpy as np
9 U2 O5 C; d, M9 f; \# K* pimport matplotlib.pyplot as plt+ V5 r3 Z4 a( n$ `+ N& Y/ ?( z8 z
import random
4 e- |. R* B q- L0 V' ^+ l% ~4 O" n0 H& \
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, Y1 C( x: n3 L8 K5 A5 c, r& ?y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15) L' Z7 C' P8 p! Z- w% v
: Z0 @, n( Y, g% ]2 z
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
5 D# I2 j5 i& C' w7 Kb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)# _# |% i* e7 O2 S! Q
8 P6 |- ?* U" |epochs = 100
1 W; ] Q" \- X0 X
& g1 ^% z: X+ W) b9 [losses = []
- v$ f# K1 n' A, Ofor i in range(epochs):( e% D& Q& L3 f! K( T& h1 S
y_pred = (x*w+b) # 预测
. o# f! v7 _5 ~$ }; D# l y_pred.reshape(-1)' Z0 p6 K1 a5 k& c
* p4 g( e" C' s4 c" b( j+ \ loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
( m" d4 Z+ m% \( s losses.append(loss)0 O, g, ~$ n( B! X& w0 ~
0 j$ y0 X2 }7 ?" r4 l+ @ loss.backward() # autograd
, _( Y, U# _. c) i+ b7 q' P2 Z with torch.no_grad():1 v) G+ p" A0 e: S' T
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
9 v; K, k4 T; C5 {+ u b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 3 ` Y# z2 R0 }$ ?8 M1 G. V( P s
w.grad.zero_() , ]7 X, `/ d! g- X; Y0 I0 P
b.grad.zero_()
" x0 _1 U, ?( a! {; `1 ] S
J5 X5 R# m l7 ~2 Bprint(w.item(),b.item()) #结果' Q- J/ i( s5 a7 F5 b+ R" Q; ^
7 p4 z, \! M4 L4 I* p
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625' B0 V* y/ a: g, J' Q& ^
----------------------------------------------1 \3 A9 s6 f. v+ p3 J( J
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。
4 a2 i. ~0 E2 D高手们帮看看是神马原因?
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