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 ! P8 r E3 r& R0 W, J# V8 p
, g1 W- K: I6 b% D为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
* K/ N. t9 L1 ^5 q5 aPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
, e$ k9 ~/ u K0 o0 |# P7 j----------------------------------------------7 C5 `4 c9 a* e! D
import torch
7 b$ D6 W: P2 A5 i3 D; x$ H" Q8 y9 gimport numpy as np7 }$ D& B' J2 n, p3 b$ Z/ R# S" A
import matplotlib.pyplot as plt5 ?) \' u* S4 o. Y+ I0 L/ E
import random
: p. U5 y6 D6 a. @+ V# \' j0 l& j4 j0 J
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))% |7 x0 ^$ q3 G& H
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=152 g" @! l: d/ m! U
" I1 X, p6 P3 `2 ?/ s* E. U( A4 Jw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b7 F) }5 t9 M/ ]/ t& w; b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
4 s$ P# q3 H, ]0 c B8 {8 {0 i8 ?4 T( I7 z! |1 t4 [% Z
epochs = 100
% B0 N- }* w( c$ Y7 E/ L" O/ d
3 |4 Q5 W/ Z4 L+ o) slosses = []
" R. t, e; e; h( I E( mfor i in range(epochs):
9 {- v: G+ P. e& A: o' v: ? y_pred = (x*w+b) # 预测1 O* a$ y3 [5 N9 v7 F
y_pred.reshape(-1)& p+ H: }: P K" p" q
. L" X* f" a# Z1 r+ b loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss- Z( i" m- r6 v5 I# L
losses.append(loss): A, q$ J1 h1 p7 ~% m
, i; \- f q' O
loss.backward() # autograd. P6 q: A+ B9 N1 E
with torch.no_grad():
% F+ }$ Q, F1 Y# ~6 N$ R w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
% H% g$ ^2 g c; \( A+ [' P b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ' H4 k/ Y. ], p/ h$ F. H
w.grad.zero_()
# U- e B' L0 v% G. q b.grad.zero_()
$ K) C' ]: p6 ~# u; v( }
" R+ i, K0 H5 @7 l/ sprint(w.item(),b.item()) #结果
1 M2 x7 {! p& O% F0 T) i2 G# ^7 M( F5 i
Output: 27.26387596130371 0.49745178222656252 H7 _$ u9 P* o2 L5 w5 g n+ Q
----------------------------------------------+ r- `% s$ T% j+ d8 I) \
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。
) q- B3 o0 U8 Z高手们帮看看是神马原因?
J9 W$ C5 ~0 B9 q' m |
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