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
" |6 q# p4 q U1 w$ z
) c$ Y2 v. Q' Z6 n( c为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
2 q& _5 v% y/ i% _Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
6 I: ^" r2 o7 I----------------------------------------------" g% p9 Q3 _, v' d
import torch
" X( v3 R% r+ q4 z) m, Y- Dimport numpy as np' r) U8 |+ x( N: l. j: ] T
import matplotlib.pyplot as plt- O+ L1 @( H0 ~
import random5 b% T0 @: V& T3 m8 g# V$ g1 M" W" H
! R) m& m3 V3 Z% Cx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))8 d- Z9 W+ ?* N* D3 H" \
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- r$ q9 ^0 w! H* o6 `+ y- F* C9 g$ D) s3 l- f+ f9 \. |
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
2 r3 m' h8 `+ D) `) Y+ Mb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)& j2 }( \$ u* ^/ R7 u2 Q) C2 d
' s' |2 h2 U1 a$ bepochs = 100. S6 w* R$ J6 n0 i" k) ^# u1 @/ v
3 H% l2 n* D8 a; |: J# l$ c% zlosses = []
2 H' P2 U3 o/ K- m1 P# q( ~& }9 N; tfor i in range(epochs):( O, b$ q, m% l1 Y6 C3 h
y_pred = (x*w+b) # 预测 U+ \0 |1 ~8 ~" O
y_pred.reshape(-1)1 k' u7 _4 b/ ^ c- o/ M
) k3 P& N" e3 g/ D
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
3 T' D% f5 b0 P losses.append(loss)) X4 E8 |( a+ d+ J' V
0 w) ^9 F- |& m! ^. g7 E) t4 | loss.backward() # autograd
W& p: G9 X$ F with torch.no_grad():
% `$ {# G: h! w2 p& j# N9 g w -= w.grad*0.0001 # 回归 w' A9 [ z, `+ D6 p* Q
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ! I- m0 d; ^) I
w.grad.zero_() 8 V3 s' y, J+ W: M9 o6 _, _. s1 ~, E
b.grad.zero_()
& W# V" f2 q7 G) J0 M0 W5 J2 l A: P
( p" n6 @4 L+ l e: ?3 }7 Kprint(w.item(),b.item()) #结果* l, x) F# H. J! u4 l
, O9 h4 {( |" F' q% m5 |) U
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
. C1 e+ P# @# s% ]----------------------------------------------
; z' C9 Z* o1 q7 T. 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。
( _4 ~8 I: I! L高手们帮看看是神马原因?9 f: `1 F) b/ V6 p6 K& H
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