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 , z+ W' m0 Z+ U3 l$ Z K3 k5 s/ E6 H
0 e1 O. x# ^' F" U" \
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
: p) q6 M+ d2 j2 h$ D5 i3 M; u/ d# cPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:* N3 m3 ~5 |- _
----------------------------------------------
! S& X4 i4 A% J, I6 T" Z' Cimport torch/ y; Y! p0 S/ M$ E. |& X" E6 S
import numpy as np% U$ r- Q) S& D$ s# q
import matplotlib.pyplot as plt
) j; ?" r$ e1 u* F- u- Gimport random' @& s( G* j$ m' q1 |4 E! P
2 r, V) V( n: v9 V4 _& zx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))# b# S' Q: J& ?3 p- k: L
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
; E$ m/ m6 R* S2 E6 \8 I! C. H3 v
: `: M9 t, B. k# ?w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
( ^; T+ R0 R, \! Vb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)2 U7 ]& t" M+ H6 m" K% q
8 @$ O+ e+ l6 S( Z! s) Iepochs = 100
1 [, X3 f' H9 h A% `% g+ ?) \0 |% ~* E. _. y- n c% {, D3 `) {
losses = []
2 L' o. A2 H% O; a mfor i in range(epochs):0 `8 a+ A- m4 x; s. _
y_pred = (x*w+b) # 预测2 l2 B8 Q4 }8 L0 l
y_pred.reshape(-1)
6 [1 P% m; T4 `' D7 s* ?
% L( u0 @2 t5 R. A* W n% l loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
$ n$ f/ ~& m0 N% @2 \ losses.append(loss)7 ?& U- F0 ?6 t8 j7 I* P
. Q6 V% t; m4 u3 A2 b( s Q% T loss.backward() # autograd
7 a; I# E- q! h4 P2 @* @ with torch.no_grad():; `# c- {% ^: G2 q
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
C3 c* V; L0 w: d! n" ] b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ! t( N* E8 N: d/ \- U$ Z
w.grad.zero_()
N( T+ R8 O/ l- v; F7 B b.grad.zero_()
4 _' b' B0 m5 u; e/ `" K
- [$ t2 W, R; n- v2 T! c* qprint(w.item(),b.item()) #结果
$ |% |& a" v- y, Z% G7 ~
( d* x: e" i1 a* F) vOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
" c" m/ S0 g4 N----------------------------------------------" x7 n4 |$ D6 B" X2 J) T: m
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。
% g; g5 c7 V5 c$ [2 R$ D高手们帮看看是神马原因?
7 R- J$ G" z& S+ [8 n; n |
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