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 4 l8 z% b) U' q/ B y# {
7 B# @( T1 x1 v2 `
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。7 `' K D7 T2 b1 B
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
* |; P4 B! f: t# r----------------------------------------------
/ ]; V! {( C" f/ [6 Fimport torch
, t! O) U# N% m9 H: _3 x; Yimport numpy as np
, |: h1 A2 x1 G! g, @. {import matplotlib.pyplot as plt7 R1 |" T3 P0 \) |: Q; h! H. Y
import random
$ [2 z$ W- Q2 }! x! t. c2 V
$ y; x T P" ? Zx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))5 o0 D% n- t2 R2 k3 H
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
# C, y3 B) }0 o6 v0 r5 R0 p8 F- |7 |& _! w4 j' V( v( J$ z& h
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b( E/ e0 Z" b( p$ A* n9 n; g6 o) r
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True); w/ J' D! N3 e# D6 w1 [
7 x$ I8 S5 W- \; N/ g6 g5 L) E! E
epochs = 1001 u% X! c4 K. K7 u
9 `( k( s% L3 R- }6 m$ g: z
losses = []; i9 b x9 d3 E/ [
for i in range(epochs):. l0 L) e/ A4 f$ W3 s4 b
y_pred = (x*w+b) # 预测3 r! Y4 A5 q0 n0 x' k
y_pred.reshape(-1): z t+ [4 ]; E7 b7 S9 d
+ p3 r9 P8 q7 F4 t
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss1 I5 ? v/ m% ^
losses.append(loss)+ C: y: v- \+ r* d: d; g1 Y
0 {- L8 r. G l2 c7 Q+ | loss.backward() # autograd, D; t. b( c& U( \
with torch.no_grad():
' u/ o5 o7 u: q0 Z! p w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
- e2 }$ \3 ?7 { F+ L b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 1 }4 d# M5 B, U/ J! E9 A
w.grad.zero_() 1 t" s! x! C' @' o' z. x
b.grad.zero_()6 X( t2 Q9 B3 @
- s: V+ x; T+ g& u4 s
print(w.item(),b.item()) #结果( @5 B+ I* i, j0 \! U4 P
" F* Y( H E: e! |4 X( L
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
3 E; N/ X% E- B. j2 v----------------------------------------------
4 h( T, v. M7 s9 ?& c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。! b; R) [0 o2 p
高手们帮看看是神马原因?
- g' a. H9 ^, I( ]2 a: U |
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