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
; A/ j) r8 g8 T0 H; \
: x* F5 K( c9 ^, A为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
% Y R H' w5 d; h2 z+ E( oPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
+ S$ l! Y6 |( p' _8 ~----------------------------------------------
6 c C! ~: ~; G$ v1 Eimport torch5 H( [4 u8 Q/ Z& a) ^0 v0 _+ f
import numpy as np: }$ [7 P! \, d, G* }, K: X- ]! y
import matplotlib.pyplot as plt/ u6 [/ \+ K$ Q: z Y4 y7 [8 Y
import random! J& g2 R1 q7 m* i
% z1 U7 _3 Y' ^$ f! O; v: S
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
5 W9 h7 }, Q# e, Uy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
+ P- A1 w x( P
+ x( n2 r8 d6 r ^. W) fw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
w2 W! j K& X+ [b = torch.tensor(0.,requires_grad=True); {5 g. O( u7 z! ^# g; K
7 K' }9 P2 n; v5 ]+ D
epochs = 100
" s4 x+ ]/ Y" s) \( j5 f- Y( A8 o1 B) e9 K: r1 M- F) ]
losses = []8 g) s3 s: \9 N0 C
for i in range(epochs):
D5 s$ y+ }" }0 z9 o: y y_pred = (x*w+b) # 预测% ^. h8 g h: [- @( T+ m
y_pred.reshape(-1) ^( A2 g: K1 p$ I7 W
8 d/ w5 ^+ F/ w( K; Y/ S% j
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
d2 b' r7 a4 _8 _ losses.append(loss)
d; ]; j1 S1 Z7 w. C% A5 I
7 k& e5 w6 i+ q4 s% q loss.backward() # autograd
4 Y- C* @. ~# W: z with torch.no_grad():* F9 s( Z/ s$ X
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
1 h0 k/ a8 [6 `3 q0 e1 h8 [3 A6 x" ~ b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ' N3 W$ J' C/ O" ?) }, K
w.grad.zero_() 7 ^* B" \" V D v! i9 [
b.grad.zero_()
+ _3 t6 Q! |# Z# @! ?7 \+ T% {# F. K, F. D/ g
print(w.item(),b.item()) #结果3 B6 m+ v& L/ n, y; o$ d
: T0 \7 V" l0 N3 M: `6 h3 D' [4 S1 M- t
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625 O) W; p. Y; u! e3 z( i
----------------------------------------------
+ d: \6 w4 [: `" y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。
$ Z6 M/ C. G8 [' {/ P' C高手们帮看看是神马原因?. u. {0 j0 [1 `
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