TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
|---|
签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
|
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
. r, T3 Y* u6 | K2 p e, H" i! Q$ w# e# ^% a
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
( _' m3 s4 e0 S# v) _% {Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:5 Z4 p/ W$ M( ^. Z) I6 d
----------------------------------------------
4 g+ U* m) N- d7 Q) d* {4 jimport torch
4 F( t" _0 k* a; R0 c7 c, k; J8 Timport numpy as np# O" [/ j& |' n8 `+ m+ _% j+ z g j
import matplotlib.pyplot as plt( e4 ~* M0 U8 J) G3 G p" @6 ]
import random' u$ F+ E1 ~, m6 h5 s. ~7 q& P, l
& K) Y% B* F- J2 W! p1 T9 }: Gx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), G% T4 T7 [6 [
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15$ m6 _( @; u+ Q* H/ F
+ Q. X J+ h J. s
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
$ q& H+ X" x0 lb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
9 s; |& I! t5 k6 I. Z" L+ D/ g- b& z6 c, C" p8 Y
epochs = 100* l/ j" u2 a# ~
. G! \ _: M; Q1 k7 Plosses = []- i' }/ @0 G9 x; F0 H6 F3 W+ Q
for i in range(epochs):" {% F4 x$ A% ~
y_pred = (x*w+b) # 预测, T4 Q K) N2 w5 |& c' w
y_pred.reshape(-1); d" E: M. x( z3 N5 Y
/ R4 n% I. b6 O; O1 h, Y loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
]% `# T$ B+ p4 x5 m losses.append(loss)
4 _* A- }& b3 f' U3 l2 b6 r0 m
/ p* c; W5 x/ x( K" O8 z loss.backward() # autograd
/ @# X" Z$ V+ L: j" }4 E( H with torch.no_grad():
- [: O% ?4 O6 N% D2 t; C w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
4 ?2 u1 P3 S: x3 n b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 4 q3 `2 V9 V8 U% w4 W( k
w.grad.zero_() 1 F8 O& N9 Y7 a- Q3 C C
b.grad.zero_()% S& |5 w( K1 @
) v. P& g' i8 @' _
print(w.item(),b.item()) #结果. S% c3 z* i& B
: O1 N! Z: K( XOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
a; \6 i; O1 n$ n5 K$ S9 E----------------------------------------------+ W! H+ }3 Q5 U3 i0 h/ U
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。
g! t8 h+ T( ^! u! C5 [) f/ S7 R0 S+ x高手们帮看看是神马原因?
3 ~* n7 {" [* [- N" Z5 V& E |
评分
-
查看全部评分
|