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 - x9 F5 V: \& H) k0 i- ]7 T
1 ]/ K3 `/ `: u* s R6 c
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
8 Y2 X+ o" K4 m9 k7 u8 j% E3 B5 bPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:0 D/ J- U* F8 H8 H$ Y" U w
----------------------------------------------
" i! b8 o: j: |+ @" Ximport torch
2 F0 ~7 z+ U# j" Rimport numpy as np
) a$ `; o* U. `; _+ K& U8 Z$ kimport matplotlib.pyplot as plt8 `/ D( u8 m% @9 x
import random
) o# l7 J5 z5 J4 i" f
: Q$ K/ l0 W% g3 @; Wx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
$ C: P: ]& _5 o. A1 T* A' w4 x5 wy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=156 T H3 G9 C( [, r2 C: q- k# c) a; J
$ f0 q# w0 i7 J, z: G9 _" f
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b4 q3 _( n6 M- ]& a* \' W
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
+ N6 j+ c1 O K5 D" [9 }" e, {8 B
epochs = 100
2 j& ~" \: a4 W8 {( G: d6 O8 i; }' G0 |' @
losses = []
* u+ J: y) r$ L' tfor i in range(epochs):, ~" c" L2 Q$ Z! p3 a9 U
y_pred = (x*w+b) # 预测# I: `3 O1 u) D) P9 j
y_pred.reshape(-1)
! r0 @4 f! Z7 B9 z : Q1 l$ t' H7 G1 Q4 R: A- [ x
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss# j( A" }0 e4 o9 r
losses.append(loss)
+ y9 z% v% _/ U2 O
$ n+ A# ~* v W1 e loss.backward() # autograd
( ]- j$ H* B i7 z8 |8 j with torch.no_grad():
) I- m" p. U% Y4 O w -= w.grad*0.0001 # 回归 w) k% n4 a* d4 J& l$ t
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
( A1 Z9 _3 Q; K p3 O) R6 A w.grad.zero_() ' I+ A/ L' X9 G; m* F
b.grad.zero_()0 N3 z3 l" D) k/ {
+ A5 | r* [+ f) v# {" q8 g T
print(w.item(),b.item()) #结果: d& l' [! L3 Z8 [
9 {" c V9 t% X9 f! A' \& ?' \2 O; h
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625) M2 X' _5 q2 B0 O- D/ e( y1 M: B& O' a
----------------------------------------------
1 V. R6 j( c2 {: J# H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 E3 A0 u7 R$ f+ i高手们帮看看是神马原因?+ g4 X) H3 r4 r: K
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