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
1 c F$ f0 ^# i* B3 ^& A+ Y1 P k) a6 Z* O" D6 i0 L
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
6 [- ~; V! i' w5 t, N7 Q+ s% ePytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
! I* y, M; z4 _9 B/ {8 C* f4 r----------------------------------------------0 i- K! y! I$ e/ m( m
import torch
1 U3 M5 {. r/ n1 w7 e; y6 [; t9 Uimport numpy as np
8 v& G+ h& `* m( Z' dimport matplotlib.pyplot as plt- B& w& j6 v6 j7 `
import random
$ v& K! e9 O1 e" Q( g/ Q! q$ |- e& Z* _; Z9 J- f- F" B7 I w
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))( F9 T$ @1 m! Q' m: z: b! f9 P. G
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" \/ q) n$ a/ o3 l* x% ?9 y4 e
, w! e% U/ O9 I, l3 l: V* h2 m4 e- W6 g/ lw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b* k7 F3 k; j! y p5 ~) @9 E
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)# v5 {% V& c6 F/ V& a0 d
" @* e# Z; H7 J5 k: `
epochs = 100# X( J j: U/ |
. S* ~2 c; l* k4 Z0 M
losses = []% |# f4 \# s3 }* G0 j7 s* A
for i in range(epochs):1 }: L1 @) k7 ~2 Z
y_pred = (x*w+b) # 预测
! K+ X3 u7 X7 t5 F7 _ y_pred.reshape(-1); E: I% l' b. x" x
$ p8 q! p0 t/ Z: \2 H
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
5 g0 a/ ]# ]: G$ p. \5 C losses.append(loss)
) n: x9 n0 K4 r7 F' y! O; k
/ _! V4 i8 b# a loss.backward() # autograd
8 p3 h5 E% l/ q2 G+ t3 l, W; W$ D with torch.no_grad():
( T. T* ~+ {- V3 ~" p& n w -= w.grad*0.0001 # 回归 w2 ~* S8 m U6 `! h3 u/ u
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ( E2 X' r# H% v8 f
w.grad.zero_()
) @; w2 f3 N4 P: V" @ b.grad.zero_()
8 u8 S; E( a, w; i0 M; r0 J( v. w/ f( {# h, I
print(w.item(),b.item()) #结果$ T# X, {9 T( N& t
' U O: S! j9 l4 g* S
Output: 27.26387596130371 0.49745178222656251 x0 F! ~3 o, x0 X2 Z; G" ], J' ?
----------------------------------------------+ B- i+ A4 \3 G& H/ j, |
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。
3 g o4 H6 S" d5 f. b9 _+ h高手们帮看看是神马原因?
' g) U- [9 C7 v8 |! w& Z |
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