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 : w5 r+ f4 t5 U$ ]3 m0 F
2 K# w' h, X0 h% f# n( M, U+ Z
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。+ q3 B" S* |1 J' p6 V/ L& g
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
. l3 l1 N: q w* H+ N4 G----------------------------------------------& s/ q1 n2 m8 ?) B, q
import torch; H$ N% X; ~; M) Z
import numpy as np
2 _* S% }7 Y D R+ q) ]$ I$ A6 yimport matplotlib.pyplot as plt
+ r+ Y. ~+ a- r! Eimport random
6 r, @/ x' s; p" F
8 {, H& d" z+ G4 r d" m5 hx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ F0 p; J- O7 j* t9 @( M: J
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
% R4 x b( N% A% x% A# N
# Y3 _ t& ] ^% @w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b. G( n$ D2 k, }9 \# v1 Z' u3 J, Y% P
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; p$ r6 A: ~* M
& p, j/ R/ U9 n' Q+ h6 S" \epochs = 100
4 Q" Z* ]' H4 I b6 V* @
# @& }/ N% |* h$ d% flosses = []& L T( y& x) H" `. d# j3 [; X
for i in range(epochs):6 y' [+ b) |7 k* l6 e$ w
y_pred = (x*w+b) # 预测
& r, |3 x. b+ n) s y_pred.reshape(-1)
+ P6 D3 y4 g' \. I. x# z
4 O/ a; i6 S' B( N# r7 q) m loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss$ G' o( D h( k9 A
losses.append(loss)% m( G0 m* X. M
# y$ T6 n9 f1 S( ~' W) p: v9 s
loss.backward() # autograd) R; [- I2 J1 T4 _# g! F
with torch.no_grad():" i& V/ Q1 W# }6 ^ s+ s, g
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w* A8 S8 P' g/ w2 K }
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b - |: I! i P/ z( O. X
w.grad.zero_() , x5 {/ ^5 t3 u q
b.grad.zero_()
# G7 C( u9 F) B) N' D7 Z+ D" y' B. l4 [8 ^
print(w.item(),b.item()) #结果5 n+ Q8 ]6 L; P" G- e
% h: \& b4 {; `/ s' ~Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
: P& A! }* N7 P% o3 }0 g: @$ W1 u----------------------------------------------
3 `2 ^7 O z3 j; k' m U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。
: W8 k+ L, x9 S3 X! l0 z; w) a高手们帮看看是神马原因?; s- Y& k) u+ d8 w, q) M8 D2 f
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