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
# d- N `6 I2 _/ U0 S4 Z c' |& B7 g: N+ |6 [
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。$ W+ f$ f5 L9 F2 x( M
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
. X7 F& O6 a# o* a) |0 `( r9 c----------------------------------------------
7 Q# B! x8 X9 P2 E- \import torch3 S1 r" D! y5 B
import numpy as np9 p7 @/ b" L$ b0 f" X
import matplotlib.pyplot as plt% y# C7 r4 M; T! d7 `' p* E
import random
$ P* _( d: v4 a1 A
1 g. R* X+ I6 l8 H! [x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) x/ N+ L- R' _ V' Y% b
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15- U7 L* H+ p0 k; ~2 j4 _8 [
3 \; T' k4 S$ N/ `
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b$ U) X5 O4 Z% u8 E8 r) l
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)8 k: v' g. @/ ?. P& a* X
! Y; W5 H( s6 X. a, R5 |epochs = 100
8 H; O9 s. V! ~* r% E4 [( `5 G, B Y$ S2 ?% |& [7 f9 l% j T
losses = []/ v# r. i9 \. `+ x- L
for i in range(epochs):
) M# ]# A( U2 j9 ~/ k2 ` y_pred = (x*w+b) # 预测
0 B' e2 Y' ^" P P7 ? y_pred.reshape(-1)# t% ^- Z& _: }4 Y4 m1 t& X: J
+ z$ t$ b. p, T7 V loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss: e! ?8 ^8 a& E
losses.append(loss)
5 B7 M# } ?( P4 Y, m e4 n / ?0 h: z8 s& j3 j8 _
loss.backward() # autograd% T& a( N' O( u& n4 ^" Z
with torch.no_grad():
$ {; @1 W# h$ R! O w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
5 w; Y; P3 o7 `0 e8 @# U; Y b -= b.grad*0.0001 # 回归 b % o) I7 g4 s i6 C: a
w.grad.zero_()
! v) m& ~) t; }# Q( i b.grad.zero_()
3 W3 |) M/ ]" }8 j
# h, G, Z+ M- sprint(w.item(),b.item()) #结果# Q ?* I+ F* \0 F! u1 _
; f7 f& ?2 M0 `: M1 pOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
2 m D& ~. U0 Y! k7 a----------------------------------------------
8 g1 t* ~$ s9 r( y# `3 n* `' [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。8 [: @/ F F" B$ F' N1 h
高手们帮看看是神马原因?; C& R- p* ^5 `2 d' ?2 J$ [. T# \4 W
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