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 8 W( S2 e: S. I& {
: D/ L) H* G \2 B
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。9 B# U+ N' Q% {. W+ S' v3 @
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:% @2 r& i8 H3 I" _* _
----------------------------------------------$ s# X9 V% T! X2 h; e) N1 s
import torch
' L& P6 z$ U9 I1 z; jimport numpy as np4 }: o4 e* Y4 z
import matplotlib.pyplot as plt
. M$ k; v. B0 uimport random5 ], e3 D2 v. ^$ M) F2 }
& T3 c% }' p* u# B) j
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! ~! @8 S) k- N0 d2 T( ~* Yy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
6 j: e0 h4 Z) v7 d3 a
( d0 a/ |: a2 g V8 s4 c$ Vw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
! }6 V6 B( T) F1 f- {( F7 Sb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
, Z9 E* L; Y2 o# u9 H9 a/ r/ E& Q5 b& R! ` ^. H. s' @: f3 F3 a# H
epochs = 100
. c) @+ Y% J% h9 t% O+ q
& B% Y4 M' i. i e+ ?losses = []0 x2 O9 @- A4 z8 g: R+ z! H* d( k
for i in range(epochs):3 }3 b) u# x8 ?" R2 h
y_pred = (x*w+b) # 预测8 A7 L6 s1 X. e3 F
y_pred.reshape(-1)
! Y) H; ?, Z% a) l' H & s$ @, J% }$ U5 `1 B' G* s
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss9 P+ w2 m( q# x" F3 {. N" e$ w+ T9 i0 y
losses.append(loss)
5 P" y- | [6 q# G
2 c6 t$ w5 w9 _4 j- X loss.backward() # autograd
. M! @2 i6 u. p+ m% r with torch.no_grad():2 H" K2 | N! x y# M2 O
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w: T1 Y" n4 Q0 h8 y+ \3 q
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
+ {. b6 I0 X2 R, V6 o$ _ w.grad.zero_() 6 c1 X" C# {' @ o! h( U+ }+ I
b.grad.zero_()1 n- A7 q/ m0 T" F
' N. ]8 `$ `- nprint(w.item(),b.item()) #结果
* L* N% O: |% m+ R8 U Q& T [% \
7 y+ v% p! g! BOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
9 K7 P3 k# G8 n1 `& }----------------------------------------------# }- m' \$ B p7 a/ k8 W% k
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。
8 e' { f: x7 Q6 e4 ?' U+ d高手们帮看看是神马原因?% S7 t8 f3 d2 W0 r8 h4 p- ~
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