TA的每日心情 | 擦汗 2024-9-2 21:30 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
& x c" L1 V0 Y9 {/ z& L8 G0 i& W+ ^1 a2 A
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。' r% e3 `4 X% R4 `4 C! c
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:! C, u" N0 R4 K$ M. a% Y1 `
----------------------------------------------! D* R5 T3 \# d8 m
import torch
" U3 ^/ X! X, {0 C# i8 k1 cimport numpy as np
( c2 k A" [, }3 A9 @% F$ O1 Vimport matplotlib.pyplot as plt/ s+ U% |: D, J: j4 K. t
import random+ T7 @4 }9 ]+ o8 o) c
: c( S6 X+ [! C: T" _x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)); J1 M+ F/ i6 N1 g$ L) Z5 t
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
# {% P1 @4 ]3 m+ o0 R+ f$ M0 \
5 m7 @% P1 W) W2 g. c$ i# S$ [4 }w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
: m% O+ `8 ^* J- T _9 p, l: nb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" o- V8 o8 }" R8 p+ r6 C( n
8 ~8 O1 x2 e* _7 @5 ^
epochs = 100
$ r( T3 N* e. m( `) H0 y8 T; w: _
- S0 n0 W, [5 E Y4 Glosses = []9 I# g9 y0 h$ Z
for i in range(epochs):' R |1 A" T6 l0 m0 [
y_pred = (x*w+b) # 预测
. I' J- `% J) K" V y_pred.reshape(-1)
- Y( j( n O2 [
1 F# a1 @ n; G+ x& {1 }3 e loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss5 n6 w6 b V l, m0 }! X \
losses.append(loss)7 [" R+ Z- u2 _' M
6 V. U9 o, v, k( f0 I
loss.backward() # autograd
. C6 Z' U3 \- t with torch.no_grad():4 J1 N8 b5 V. h- k6 d
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
1 C6 b$ d2 J' u& A W" {! f& [ b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 7 p1 c3 i, @4 I6 S2 _) r5 h
w.grad.zero_()
& v7 o: {" h0 u1 h$ S b.grad.zero_()3 [4 v. j8 V# S- V) V' z+ ]
% ]- T3 o q0 u! S, ^- p0 D2 F
print(w.item(),b.item()) #结果
# R' g! e0 n# i( A7 G6 ?" w& g1 e* I6 I
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
1 \$ {# n" ~* j1 k( I----------------------------------------------
; n$ U) q& c V1 Y! c! u- M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。
6 L% U. G% _0 ~/ Y& y7 G高手们帮看看是神马原因?
0 p- ?4 Y- ]; X! U% p2 | |
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