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 i3 g" T$ T
$ S! S$ T5 U6 C& p. w2 A/ _9 K
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
7 d2 S* N0 {8 B2 A, f0 E3 `Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
# E- w m5 ]; L O% Q4 {7 l---------------------------------------------- D# ~ m' I$ w
import torch
$ q5 V l( M) K3 N# H& oimport numpy as np
% f' r' A! P! @import matplotlib.pyplot as plt
! v* e; f; Q- c" l" Oimport random: d* k$ B6 H# v. L; [& e
, q: \* B% \" f# o- Wx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))% b, J2 K( f {
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15! O/ V; Y% k. W( ?+ }4 V
% {5 R* q( ~4 B7 d$ \( ?0 {* P
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b; e! a. F2 B6 u, v+ X
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 j1 _( g# n7 d5 N
8 Z: z9 i2 ]& \# h- A- k+ Repochs = 100
$ I) O' O0 l. B' W
" y2 K, Y; S) N$ K6 d3 S \losses = []
: k( J$ D- d& i0 q z! ~9 qfor i in range(epochs):: {+ A: U2 [" q, [. q* P
y_pred = (x*w+b) # 预测
* m% L2 L2 x8 c) ^ y_pred.reshape(-1)1 `% t2 G( p+ a
, m0 J5 j$ @- |& z' y: Z% J loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss/ u) k6 F' B% g4 _+ l2 U& b! W
losses.append(loss)
; A2 P" w2 Q Z1 c. K O - K" j# d, R* c4 s. Y% V
loss.backward() # autograd0 b& L; _! o. \& n( ~1 r3 {
with torch.no_grad():0 j; t; H- S. C3 Q; M, Y
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w: E! o& F. [. s9 L9 m
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b , u8 Y! b7 l4 q
w.grad.zero_() F7 Y& \8 W. Y5 v7 q
b.grad.zero_()0 @7 V4 ?8 Y& q H. W( {
; F$ M" f) T1 o9 x" T
print(w.item(),b.item()) #结果
l) k D8 s, z5 p. S1 w) S Q( p2 e' @" y& B5 C
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625, A+ d# F7 S! I
----------------------------------------------1 _# K3 T: }. U& o* x
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。- }, p4 j$ w& e3 \
高手们帮看看是神马原因?
% p& l, p5 c" W t! P4 z4 L |
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