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 ; m9 X1 q* {( a2 ]0 @: y
/ Z" N. l. K, U8 R
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
: p: N9 h; C6 \3 J3 W! J. f" A, tPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
- m- }5 ?# p( ~- H" n/ ?3 U----------------------------------------------0 A: o( w# W( c" f% F
import torch
9 v- s$ B+ _2 [/ ^, ^import numpy as np; v+ V" t. G" S) }/ R
import matplotlib.pyplot as plt
; W" D- \1 f M2 eimport random
+ f0 |2 S, N: D8 |/ Y/ f* c/ V; X8 T
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% W' |+ _6 `+ s: w4 U) y/ \y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" ~$ n) P2 X, j4 q- {4 w& R
' d# q# b, d; ^! a2 v7 xw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
* q9 I! _! ~! D& N c7 c6 ab = torch.tensor(0.,requires_grad=True)# D; P4 U8 o, a: }* d7 T
! `5 f4 L: R+ {6 w
epochs = 100
% _* y# O4 T1 B. a. P
' V& H/ B' i; l' v% v3 Plosses = []2 l$ V7 ]5 E t o, o8 @( @, G
for i in range(epochs):. R J5 Z( o% v0 q- B2 ?
y_pred = (x*w+b) # 预测
% B4 ^- Q# X: ^1 b# E, O y_pred.reshape(-1): c9 L9 F2 x. ?. Z
8 C! H4 d% l. S. Q% H5 V+ G, g loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss- L: X1 G9 X0 p* A1 H2 {
losses.append(loss)
/ `) l2 _( w- S! y+ n% F" t% | $ h7 T6 h9 m& j2 M- z
loss.backward() # autograd
4 \$ Q# J) x7 y8 g& Y with torch.no_grad():. J( Z9 b) U% a# F/ R
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w- o; X; R( O* A7 l
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 5 j8 `# N" ]/ y
w.grad.zero_() * L- l5 \& i) A* N; v3 g! [
b.grad.zero_()
6 r- I) ~8 B5 q8 A; ?4 p0 P/ v' V' y$ V0 m' i
print(w.item(),b.item()) #结果
" t* x# y5 |# F% z# W( T: W
" y: h u0 G& F C; l. hOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625( b, P+ |9 |: ^2 z6 T
----------------------------------------------, t. X& \2 ]2 {& y7 x. L) z: D
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。! U( @& p7 p+ a/ _* R
高手们帮看看是神马原因?9 h* o' x9 n! @5 E( r5 @' l# u
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