TA的每日心情 | 擦汗 2024-9-2 21:30 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
5 D$ H" e5 O+ T1 u2 i9 f9 K# X( f
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
2 t* J7 i$ p( r5 W, @Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
/ D: x" w5 M$ I, Q' S- s----------------------------------------------
; R% C- `3 O1 N, G/ Mimport torch
: `- g9 e4 W! H2 i8 s, Gimport numpy as np
8 n/ ?, }" T& L6 q* r- @0 pimport matplotlib.pyplot as plt
) n3 H; q5 W/ m8 r+ N dimport random" b( t5 z& [. }& s, O
& y6 a4 k; k3 _x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)). i5 z' ?4 \- h5 j% v
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
# w- H; ]( i# n7 f+ B: u; N+ Z
( u) V: g H. i5 @/ Uw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
9 z& ^! n6 ]6 Tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
F$ ?& L1 A3 M! f
+ e2 T* F4 y' R% P) |! Xepochs = 1006 z8 d2 S- j$ T; j
( q ]7 c: N' H, k! rlosses = []
- c% u6 b9 `+ [9 r- Ufor i in range(epochs):) R \3 ]+ F8 R( W; _" w
y_pred = (x*w+b) # 预测
5 Y* g$ ?$ Y4 e5 z' O* G O( A& | y_pred.reshape(-1)
1 \+ r" b1 A" {" m5 Z# |4 c! a
2 w$ d3 H+ T2 J6 [ loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss. C2 S1 {- l$ V0 r8 Y8 W% u
losses.append(loss)" b: J0 X' r" q/ U% E! A
6 D4 Q7 Z- u4 A( {: y loss.backward() # autograd' S0 b- L" \% ?8 Q2 w
with torch.no_grad():
$ l' M# _. Q8 |( a) C4 L w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
: m; k3 i( G6 d' x b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
) f5 I. e# U: n) l, U, N w.grad.zero_()
) r; O* [. h* B" I& [+ q2 x b.grad.zero_()
0 f5 I5 \+ A- G/ {3 K
5 ]# j+ U( E, D/ ?2 E6 \+ @print(w.item(),b.item()) #结果% E& T6 p! ?, d8 w0 v% g' U. S- Y
" l3 h; N. M9 U' \; n o" y; jOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
* O1 G9 N' ^; w9 d* w9 Y0 j----------------------------------------------+ g9 ^& h, Z: V) K3 c! O5 Z
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。
1 v' N% f; y0 \) @高手们帮看看是神马原因?
, V" j+ ]$ N6 x* L3 g" H( { |
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