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 3 L6 P% C3 i# y7 j1 }4 }
" s) r$ z1 o+ F# V7 ^
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
' r5 _. f+ K! H/ [; W' d3 X, Q. EPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:- u o# D+ h* V! }! T4 W7 Z
----------------------------------------------( o* ^7 j8 o; a: q, A
import torch* u( ?9 S) q A
import numpy as np
8 n& r8 r) p; x2 g aimport matplotlib.pyplot as plt5 ], ^. }0 {+ l& L- M
import random
+ h& k# V4 u" n" T* p6 g* W
1 j2 Q7 U; G4 O Y) gx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
/ t, s7 r+ ?. ?: |1 ~$ Ty = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15 v0 {+ y. M: v& c- |
$ k/ X' Z0 K' ^4 x3 Vw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b' J2 A" x/ o5 ~' t# _- [0 w: E
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)8 U0 [( @: Z& n3 l3 r
+ h- i3 m: S8 [. R* R# ^epochs = 100- J# |# y$ m* X/ F1 }* ~$ ^
6 c) H! {- ]9 e: d/ u$ n# s
losses = []
- o2 d& n1 y; J6 g( Qfor i in range(epochs):1 t9 k+ X4 M. H& t1 Y5 k* M
y_pred = (x*w+b) # 预测9 q# ~6 H( @ K" m x7 w3 T
y_pred.reshape(-1)
, n% N/ [, q1 O6 _ : D5 H2 ^/ X7 X" ?- Q
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss3 \' F. M* C6 d! n7 D1 U0 L
losses.append(loss)0 S5 f$ x" [2 e: a7 r e L( T$ `
( u, p$ |7 r' x- k
loss.backward() # autograd% e) `/ y5 i% }
with torch.no_grad():
* U6 {+ c$ b( j4 H! s; p4 { w -= w.grad*0.0001 # 回归 w8 ?, s9 @6 F; p* g
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
: \$ f5 s' [* j( l3 o w.grad.zero_()
% ^; \# x0 a9 c b.grad.zero_()
5 u* T! K; \8 \% O* ?6 q' }& N' X) K! P
print(w.item(),b.item()) #结果& ~( Z( a! Y/ _& A5 W4 q
) L1 k) r3 }1 E; |; x6 k" I
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
& h1 h( \' F" d# x----------------------------------------------
" s1 {" ?, u, l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。
* x5 N2 a" k9 n, k( l+ {高手们帮看看是神马原因?+ }1 @. Q( S8 W h0 w$ e! k
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