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 8 r: G) K) C, L" {7 E. v4 L/ m
9 B$ Z" I3 S% c/ A; U% m8 p
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
& k3 t' I& x6 I! F! ?9 Z# wPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:+ e- ~, r3 o* X0 x8 i5 E8 F
----------------------------------------------: h! f( {! o; t& W2 ?
import torch
9 r3 N2 f' w) Wimport numpy as np
% m8 f2 D% f% ?6 Q- bimport matplotlib.pyplot as plt
6 h. c; v6 J- ?: m$ }5 ~5 [7 }- Mimport random% w4 w2 g* O6 J
4 u" T7 O+ P5 m# ?
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" F+ v+ J" t) K; l9 o
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=157 b8 Q% ~- g( D" d; G, l* W
. @6 K6 t" d2 {2 y) n1 N3 u: jw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b B% @& H% x; b8 m; D5 J
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 U; h; H( ?2 \3 ?4 g) q
. F6 r: M$ w' p6 W# x, x
epochs = 100
7 D7 p: n# f0 t- [/ {/ j) w P0 }9 C2 ?5 ^! _
losses = []" m0 c7 y" j+ O; y9 V, W* \+ R% l* y
for i in range(epochs):
3 k. U; a% L- a8 j% a: V y_pred = (x*w+b) # 预测0 P$ X& n& u; U+ b) ]/ z/ J- i1 w
y_pred.reshape(-1)
* Y2 ]3 m) e7 q) H8 u, y ( Q! m8 }* w8 J
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
2 Z! g* ]: ?6 c; c1 H losses.append(loss)2 a* {# t. T) g) }+ H
7 J2 X. | ]& L# a* R loss.backward() # autograd
5 Z+ W8 c" H( T7 R9 `: d3 g( [ with torch.no_grad():
& C. W) Z* a6 w) M w -= w.grad*0.0001 # 回归 w/ h' J/ `' b" {% a
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
4 N0 n1 Q! B" y y9 [7 F. x w.grad.zero_()
* `0 c- z" Y$ A; U4 r. o# D7 E b.grad.zero_()5 e9 Q8 x, g- I( o4 Q; N- ^3 P9 P) B
# Y% E" Q/ f: M2 y6 S0 Oprint(w.item(),b.item()) #结果
8 b+ X$ X* ~0 D4 G6 [9 @( q
3 n" o/ v+ n: k( z {Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
! W( Y% |+ H$ c----------------------------------------------
* o" p N1 g1 C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。* K: f* S9 X( M3 b. m6 `" }" r
高手们帮看看是神马原因?% v; E+ }; x# E; Q0 f
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