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 " i9 C; S) x- X
+ p4 H% c; B O! ]4 f1 v
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
7 i; H% c) z3 s7 uPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
8 D* e" q& k2 J# x. Z. p----------------------------------------------' b. ?2 p. k2 A! }0 S
import torch
* J- w% k8 v' j- z- wimport numpy as np
* ]% [/ u, q7 S7 r( S3 z, W- [4 ~import matplotlib.pyplot as plt, A' s! x3 A8 V9 U0 r
import random
5 P# l1 a& R/ K+ ?8 B- V" e- N% ?# z3 W8 k$ Q
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))1 T( Z' W% ~% \6 N7 Z t+ C6 j$ ]/ e0 j
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" V& ]6 }5 Q" l v# W
* n+ i9 C2 r/ K) Ww = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b4 l" ]' d+ f0 k) E% F' z& r+ J
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* a" y0 f# n0 ` B1 X2 V+ o
7 b. }4 L) ~# `! E" j* D9 }
epochs = 1003 c% t' Z* z- e. C
4 ]$ o- z% X7 A% b4 H, u1 Mlosses = []
+ {9 y8 A$ z' |' yfor i in range(epochs):+ y. @ _ Z" j5 t/ {
y_pred = (x*w+b) # 预测
, ?% }( d1 c* [ y_pred.reshape(-1)
j$ s/ c% W. W3 i/ J) Y% c; ]3 T ' R9 y) d, w" s V6 j- o" ?. L& O
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss4 ]( v; |+ h# }9 a8 G) }& h( C
losses.append(loss)+ _0 v# _' {9 h" K
/ T, R3 a5 n! R- a1 s) I loss.backward() # autograd
9 B/ P' N1 X9 \5 k' j# @7 p with torch.no_grad():. {( e! I6 g+ F; D3 z! H
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w! ?0 f: q N) w2 p* u' B+ _
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
2 F" J7 z+ O2 n$ u9 Z7 V w.grad.zero_() 2 q! V2 V% v8 B' w
b.grad.zero_()
- Q+ y# L- O: B% Q
% |4 l- J7 i+ Z; S3 Lprint(w.item(),b.item()) #结果
. j: E- M( s, p9 u$ d3 c# y- a' w% v! E; S
Output: 27.26387596130371 0.49745178222656253 s. W, |3 A7 u( d: y- L
----------------------------------------------5 v, k# i. e8 \" r# C! C
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。
/ ] p8 s' C) H+ h1 |3 R高手们帮看看是神马原因?
+ @7 J/ `% l: R' }' W |
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