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 % E; c. w) g! w2 |" A. P2 a
- M. A0 c$ [# y7 `! w, X. Z4 Q
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。6 l6 h: T! S# J$ q: X
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
% ]- Q1 m( L" R" | F& g----------------------------------------------
% v& {2 ^# Q7 H0 A0 Z3 M/ \( d- Oimport torch1 _# M* q" v! |' w+ Z- q
import numpy as np+ o0 }6 T' A3 `8 U
import matplotlib.pyplot as plt& x/ ~/ q! l4 |
import random% _; Q' z: f8 B
2 ]8 ~. w* g4 b' w
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
8 F0 e- k7 ]- V7 B f! K4 ]4 ay = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=158 h- e8 Y9 r- @# q, q. T! S$ |
- a3 Q. N6 _9 D* o7 ]
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
) j% L6 m: x- U( G v6 Sb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 ~8 N% n8 Q; c' R; [
( a; |/ x; M- @3 T1 n1 r% N
epochs = 100* X3 B- | C3 i; I0 K. q
& i: f* b) u( F6 ^2 u3 V5 Z k: g- k8 S
losses = [], R8 x! _+ w1 u V. n8 P* v9 ^. ], a
for i in range(epochs):2 k2 Y( j7 [3 ~! I) p) E: z
y_pred = (x*w+b) # 预测" `* m: q9 {( c* i7 _5 p
y_pred.reshape(-1)
! k, k8 [* O' G& Z& [& i l/ ?
3 h' S6 a6 x: _! a0 A7 E+ H5 T" u$ m loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
( X4 [! T/ w4 R losses.append(loss)
# i: _. n% z+ ]; v6 `8 [0 {8 a3 m 4 X7 D5 V% `4 g; F. P( |8 [/ F0 `. m
loss.backward() # autograd
5 W% `4 v r5 C: X& T& k with torch.no_grad():
. W D _. C2 r! W* g w -= w.grad*0.0001 # 回归 w. J# |- w N- ?% M/ }
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b $ X% s. p' W; u6 L: R
w.grad.zero_()
" y) [2 C2 S2 f, _" p! v3 Q: } b.grad.zero_()
7 e4 w% F+ K$ H) f# d
" |, e: K* D: @print(w.item(),b.item()) #结果
X/ N2 V+ m3 `- `
0 R% X2 Z8 T# z6 r) qOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
/ O! A# L w3 u, Y3 Q, L6 O----------------------------------------------' J' x- ^- i' D 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。
" k. s$ `$ W9 }高手们帮看看是神马原因?
, L+ t6 w0 @8 t, d |
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