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 ! p7 I# G! S1 W+ D; \# H) `
2 j4 h# U$ m4 n
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。0 @! N i# D4 o& @
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
' p" T5 j7 b9 O1 X7 E----------------------------------------------
' `! `7 k2 G) O* s* k8 ?7 dimport torch
, W: @1 g- T; ]! V! l: n8 Iimport numpy as np
/ x+ a, Q7 q1 S( himport matplotlib.pyplot as plt
# Z/ W( s$ B8 \. ^5 H) Cimport random2 b( I+ d0 G) {: w! P
) I( x3 i) a5 Z/ N6 d8 ]0 v& Y! r- {
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))6 n9 ?: e$ `: z* a9 ~4 z+ B
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
/ O, r; q# @0 \8 A+ Q& l. V; ~5 }+ F; E. a
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
* x% b( ~2 {6 W8 i- b2 nb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)1 Y; i7 N' g, T4 b% H' }8 ]
2 `: w J: N( Q$ n# s/ _; P* ?* t4 X
epochs = 100
6 Q U w/ i4 [* G% h
1 R6 E* c* d3 u' }' V! Olosses = []
* Q) I3 t2 p; m# Cfor i in range(epochs):
$ V8 m" c) L! r: e6 e. V( p/ p y_pred = (x*w+b) # 预测
8 Y+ j% g; |+ { y_pred.reshape(-1)
' k' K0 I, f( Y2 Z5 T
0 J2 ]& e5 Q* y0 _4 z' O loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss5 w6 e6 f5 v1 c% Z* {8 R2 i' l
losses.append(loss)
8 Z1 X4 f) N2 M# \4 t t3 L + M6 w% {2 V# W9 }& ^
loss.backward() # autograd$ J9 a+ o8 h, z) P
with torch.no_grad():
) j; c( @9 g& I T: Y w -= w.grad*0.0001 # 回归 w( E! X; J! ~! O$ Z2 v
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
; E n, a1 K7 `" J w.grad.zero_() 0 l) y l# X u
b.grad.zero_()7 Z/ J T7 q- n$ F o
4 u: K5 Q' w3 ^; T- ~0 Y
print(w.item(),b.item()) #结果
+ r1 u( r" v& ^" r1 J( j' `$ s; B/ L
Output: 27.26387596130371 0.49745178222656251 L5 W _, g+ H* M P
----------------------------------------------
3 q& Z) V( S h! R/ T6 Y9 h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。( d% G$ ~2 E6 |' e
高手们帮看看是神马原因?+ a9 t6 o$ @- C( ?8 k& `0 h4 w
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