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 M# u0 p* }8 _. x6 c. P. Y& a G0 X, G
) v' z% {) v3 B4 e6 S( B为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。) K4 e. z, X, ]* \; k
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
% E$ K4 H: w: [! z; o+ z----------------------------------------------
5 ]" \0 K. u9 {- o+ K6 ?import torch
$ T* U! ~; |: i6 m9 c2 p4 Zimport numpy as np
2 X' w/ q$ A# Mimport matplotlib.pyplot as plt
3 F2 F( G7 U0 D* [' G7 Y# H9 rimport random x, J& B/ w8 z/ h; N1 B' [: @
( a' E1 r; f( g i. ?( s
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
+ _8 p8 o- k% ^ d, z, my = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" l) V/ [1 b) O! H/ ~7 }3 O" r% I4 y
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
! ^$ j" Y9 Q+ H; c9 k$ V- m7 Z% `b = torch.tensor(0.,requires_grad=True); t$ j4 l; k( r3 v/ W% F
4 F$ t. L6 K0 i6 w$ eepochs = 100
- w" H1 ^: K" q2 `* o
' S# @* `6 j* w' ^4 B# S. Jlosses = []
2 E7 L: e0 h+ I# t! _5 @for i in range(epochs):- K& b" T! {: n
y_pred = (x*w+b) # 预测
2 d- k3 A+ q) r: p3 W. h y_pred.reshape(-1)) m9 ?6 Y3 Y. _$ \% s0 r' ~( o
# c; h# _) x! q$ S/ F; o
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss) A E. p- q& S2 o u7 j5 \
losses.append(loss) _1 M, O% J- T0 r# m7 g
7 l* S: E0 W: O' u" l loss.backward() # autograd
1 k, o& i# v) U- E with torch.no_grad():: H# L% h. E0 w. s
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w$ p8 a' o) T0 q* F1 H
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
& J5 t$ O! \/ `; e3 | w.grad.zero_()
. ?& B* p. i6 X _# U( b b.grad.zero_()( p1 r( V v. c# n
* j8 ^" X! Y+ d+ F) Qprint(w.item(),b.item()) #结果
4 m" u6 d/ w: `; X* W5 m; B1 [/ w" R' G; l
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
, X, c7 U; Z# }& q- e7 d+ Y4 ?----------------------------------------------; l8 t) X8 H" U( R7 T, P7 Z' s
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。
6 [6 m% }( c% k( @; o9 I$ b高手们帮看看是神马原因?! |+ Y9 f2 {) \ v. ]1 l# U
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