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
: f; k2 q' G0 @2 O3 O! E R5 }5 _4 W5 E* |! O, N) r" g5 k- A1 _0 [
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。0 n. l' R! F0 a. @
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:6 y0 Y( g4 a" |0 d. {
----------------------------------------------
6 Q' g2 `0 x6 J }( F) {: h$ Rimport torch
, r) G3 G* w4 i9 }0 himport numpy as np
; L |/ C2 L1 x! P% himport matplotlib.pyplot as plt
3 M( f# F4 \. A6 U& D, D$ Cimport random, r. P5 @0 f/ ?3 U
7 y3 Q% m5 s4 v; m# B2 mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- R# h) X R5 jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15- e/ c' e3 A6 J; y, k
. h6 M: Q6 n1 t2 s8 {9 K( S% p
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
4 r0 E; A9 d2 K, d# B$ p" d; tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
. R. e0 c4 ? o* {, @9 h9 ]- l% p6 }& J2 w2 P' \: Y
epochs = 100
& g$ P7 X' T& P2 _; V' N: ?3 Y# b6 O; f) z
losses = []! N- @9 F1 x' P8 y' n: n
for i in range(epochs):
% K0 E! p. h! @/ {4 O5 P y_pred = (x*w+b) # 预测 s: r1 }$ ^: ^, M9 h9 c
y_pred.reshape(-1)
: X% M% T# {9 {8 V7 N" J" Q5 J 8 S. n& ~6 J& f" m8 u
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss8 P4 T( L M7 f& {4 F" \, ~0 e: ]
losses.append(loss), j1 n/ D+ z7 v! G: B6 O: M# L
4 C4 l( @3 O+ _9 o0 C: }0 [5 p
loss.backward() # autograd& Q8 C7 e7 U7 n! J3 N! x! a
with torch.no_grad():% b; l# ~" K- M6 ?1 J
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w' E k8 M! ~/ E3 m7 }7 U
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
8 x) c" R5 ~" ]6 l) R% U w.grad.zero_() 1 M* e. p* D4 R
b.grad.zero_()
# Y* j: X* L( m1 B2 U4 U. Z0 \, ? ^- m& ^. Q# ~& A' f7 v) c
print(w.item(),b.item()) #结果
9 p" G ?7 L% a1 M) B+ d
, H( v$ l5 O3 x/ XOutput: 27.26387596130371 0.49745178222656257 @& v# G4 C. S: ?" G i
----------------------------------------------9 V: i3 O8 N* y/ V5 i$ H/ a. o7 J! m6 I2 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。
5 K# U' d g- [8 R- z高手们帮看看是神马原因?$ H' y! j) o0 t: E7 l7 V. H' m5 U
|
评分
-
查看全部评分
|