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
6 F, B. r. h7 I: ]: N' A; w* S2 V4 Y9 j
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
! t. k0 e9 J% k) FPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
% k. U: c! R" {----------------------------------------------' ]1 B2 r% M, X2 U3 D8 o
import torch/ D! d( G2 i* Z; p R V, r
import numpy as np
& Q7 O0 ^9 M: o. Y+ e7 Kimport matplotlib.pyplot as plt. r) u# \! P4 T: I
import random
2 o/ G$ ^) L9 y8 C; c0 `( [- b" m2 N* R8 l# U/ [- ?2 |1 k1 ]
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))8 W* \+ V. ]2 u8 p
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=156 _ P# X+ h L# r+ e# c5 Z2 Z" |
; j1 j% K$ P* i# u; u# |w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b* {* _' B$ Q" B5 p' f
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True); K5 L1 \7 T5 J& r( q, R. y
3 B6 T8 w+ x; }0 cepochs = 100
% M! o' W7 e- N9 }" q% G. p8 q+ {+ I, R6 I
losses = []! n1 e) R/ w+ G3 X6 b
for i in range(epochs):6 R6 @4 h, ` f# b) M0 j7 ^, P
y_pred = (x*w+b) # 预测
8 x4 Z2 Z3 K) q& c y_pred.reshape(-1)
8 \% b# |0 P3 n8 I3 F3 c8 k + ~: h7 Y1 d2 b' r2 v1 E, f( |
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
2 O; k g) i! j9 x2 M" s( r losses.append(loss)
! V2 W1 m& J j1 o, o0 H3 K1 v, Y- B
7 T* P5 D6 ? a. p/ M loss.backward() # autograd
1 v2 V& X. t p% j8 ^ with torch.no_grad():
! H: V1 |0 ^4 ~0 W% B w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
& I. ~9 y5 p" f b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 3 s0 E' C/ D$ G% l6 x
w.grad.zero_()
- H/ m1 x( l. X7 J" s$ ] b.grad.zero_()8 P2 W |, V# X
- t! \+ v G* d$ R4 y& S- y
print(w.item(),b.item()) #结果
1 R! K7 V9 s" r2 Y6 U
0 @. ^' A: w. v. wOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625 u% l. ^8 ]/ a3 X% h0 h) t& n- _
----------------------------------------------
" j4 P: H% w2 E$ n3 r0 I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 S+ p2 k4 u* v6 K- d8 `; h# s) B高手们帮看看是神马原因?
P5 ^2 \' R$ r5 R |
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