TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
|---|
签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
|
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 & C5 i2 Y- p8 P
: E9 \; `( _4 y8 L
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
+ g t+ e2 ^' s) ZPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:+ p/ o! y6 O) ~
----------------------------------------------; r( Q+ U9 M1 w$ L
import torch
r% p+ c6 r/ z$ q& M: n6 aimport numpy as np1 c& h r! Z+ g; `
import matplotlib.pyplot as plt
: d, T% X4 o( {' m4 l; Y$ Qimport random
i5 d( g- ?# }6 m* i5 X) X
/ o* T& t5 [7 l5 H# F0 z8 E# @x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
1 e M/ R- n5 xy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15/ C% d8 Z; c) U9 `# ~
+ n" W5 R; L5 b
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
- p- O, f# k7 sb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
4 B0 s9 _$ [/ g" a% O- a4 G8 g, ?/ ?0 \8 i' W: b8 m
epochs = 1004 g* i; C9 j- n7 S& {4 M L- s
0 t7 L; Q5 D+ h0 N4 f$ @
losses = []6 p- m- y$ {4 P; [) D7 {4 T: i
for i in range(epochs):
. r- i3 b1 k2 t+ N5 A y_pred = (x*w+b) # 预测
0 Q! g4 B K! o y_pred.reshape(-1)8 a1 c" h* u4 d3 u5 F( g* _1 r
! c( |7 G; A$ b7 L& m
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss. }9 R. \$ l6 [
losses.append(loss)$ e: C3 {0 K1 g0 y, O8 e
! n! B1 v, T- C' O
loss.backward() # autograd! w2 ^: o: O/ O# {
with torch.no_grad():
. h! D( | }+ m5 a% ] w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
0 j* {( I+ _4 o" ~1 p3 i+ Q' m b -= b.grad*0.0001 # 回归 b * t! S, L/ s2 I- b
w.grad.zero_()
# M/ J) K, r6 a: z b.grad.zero_()( W, o8 y/ j; j! B: B! d& y
2 M1 _" M6 x: i" f6 \: w5 s; gprint(w.item(),b.item()) #结果
( d* e; }0 r) N- B8 w6 n+ \' ?7 a
& h) b6 `3 @! E4 n' jOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625$ `1 @! U! }+ V) H
----------------------------------------------1 F3 O n, ]- R2 Z
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。
9 H1 B/ f1 t, e# m8 C" D [+ o高手们帮看看是神马原因?
% X( y! L: u8 ?5 A% X3 R- M* |. O |
评分
-
查看全部评分
|