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 * G3 r" K/ c Y0 v) C
5 V1 c5 F: a( D; _2 H# [为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
1 ?2 ]1 Z" e6 h; u- c/ b- a: yPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:$ U' K; N y/ n( l, ]0 `" j
----------------------------------------------% E5 J* E8 f E
import torch
- `* N! X# T% w8 {& s/ ~7 uimport numpy as np! ]+ o9 O' P- C0 n
import matplotlib.pyplot as plt, V) K$ E' O1 Q' A0 l
import random. O2 J' I7 G8 d9 U6 U
. F: o- K! ?1 |3 V2 b; F2 I; sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
( E1 \, N# V- m1 H5 ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
7 J2 I0 H) W; C5 h
: {2 D4 J) i8 _" ]w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
" g4 _$ d3 g. O1 c1 u4 {. o+ xb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)% v5 o1 J, O" @0 j* u3 U( s
8 |/ Z6 d; d* U$ ?, Q0 ]4 P# k
epochs = 100
7 O1 _3 P! b/ r; y6 A
6 |- d$ g) Z! a, J w1 Z; Klosses = []
1 K4 }' v9 Q. N' }$ m3 I5 B) @for i in range(epochs): ?+ M: T% N$ y7 l1 Y. P
y_pred = (x*w+b) # 预测
* ?' n# M" V6 F+ k, \! D% z y_pred.reshape(-1)
: q. i6 A' e8 S6 z7 G
/ l9 T( d2 b" E5 j) r7 e# f loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss: D, m. U |4 I1 `/ q: W$ }& Z
losses.append(loss)
5 J: a+ A6 {, s6 b
& ~1 z+ ]: B2 U9 z. q6 y# j2 `. w loss.backward() # autograd8 Z6 x- N4 k7 ~7 J& w( {2 j5 d! d
with torch.no_grad():
2 ^/ |7 Y8 V! ?) X7 _ w -= w.grad*0.0001 # 回归 w5 S# s) e8 g; a. O2 p: m& i
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
4 U/ R( p( D9 c/ k$ m' x w.grad.zero_()
# O( j5 d+ K2 |- I b.grad.zero_()
: s9 l1 i$ O2 K0 ~
, Z8 }8 w' T" h! Aprint(w.item(),b.item()) #结果/ f! W$ D; `2 _0 R+ h' U
! w/ j1 D/ h& D3 \) n+ d% ?Output: 27.26387596130371 0.49745178222656254 T. n1 }2 t `& q6 ]
----------------------------------------------+ e9 o+ r% l4 y1 r: |% g3 \
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。
; {+ O$ v6 d N* j高手们帮看看是神马原因?
4 |3 `4 v. Q. B, T! { |
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