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 8 {5 @) f" a) N8 P! q+ Q! c
% l0 D& g: C( |3 w& Q8 I' e% L4 j
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。+ `& K* P [. ]0 {) v0 u
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
0 M% |2 R# A, V" x: C1 u% a0 \----------------------------------------------, n7 c# l: K4 l/ M( \
import torch3 X$ f+ t* O% F* D9 m7 B0 p* A" L
import numpy as np
! ?1 W: r6 k R8 y) a8 M8 bimport matplotlib.pyplot as plt/ Y* ^: p# m7 j0 y" J4 c
import random7 A/ u8 J! n [/ }. j9 @ q
" c) x+ `( ?% i8 f7 o! d8 Bx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))( R0 N& M, t* P( C* _* f9 U
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" D1 ?( @! n8 V9 L
) U3 ]+ G: K) Q$ @! @, B. X3 x% q/ \
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
- o" ?' w8 _5 I6 [' ~4 B: y6 q, ~5 |b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! P% P! E, x$ {- Z) V# x# b6 {
; n1 N" r# }" @! ] X
epochs = 1000 c# o) u6 b2 m! x
$ T8 `1 a8 o& ]7 M, h) {losses = []. ~% N8 g! M. ~+ C+ W9 \& g" J$ C
for i in range(epochs):1 r# ~$ ^( C+ d8 R
y_pred = (x*w+b) # 预测+ O' h: ?* r! e( X, T4 e# v' s; ^
y_pred.reshape(-1)
- T! |4 U7 z, q6 i) r 6 q; Z; O; y- ^6 Q( D5 u
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
5 C1 p8 Y: e. ] t losses.append(loss)4 D. l: u& o6 Q! r
^. A3 s* v& y7 E4 ?( S
loss.backward() # autograd' G* A9 p6 r- N; d
with torch.no_grad():7 l: P$ _6 }6 p; A* O
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w& {% |0 K J# s q: a+ V8 `
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ! X8 O% `7 O8 Q. @* [: t
w.grad.zero_()
" A4 {# T% {1 m9 R b.grad.zero_()
4 l& {. ]( s- d2 K
3 H# I3 r8 n1 J8 W Vprint(w.item(),b.item()) #结果
3 i" A/ s5 Y& _- @( U& p, P; N' F; S+ b: X6 |$ K, p" B
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
' i9 H+ E! i5 t1 r# u! v- Z9 X----------------------------------------------( c# V8 ]( p9 L! t. 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。
. E/ ]) J- _& l高手们帮看看是神马原因?
# @0 {* W" T/ t% p3 X |
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