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 % {# i5 F7 M% X9 C) t7 b
+ y! I5 Q3 U: C7 `8 D7 k
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
; C' a0 O* V* D: T$ [, HPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:! f- p: @9 s4 ]7 W, {
----------------------------------------------4 D' A0 a# R$ p( H* Y- \
import torch
, t, `9 K8 |$ \ bimport numpy as np3 N3 }. f) q! U7 a7 W0 l& W
import matplotlib.pyplot as plt$ @! g s% D f6 y' m, B
import random& c m9 h( }6 c4 {' E
+ O( l" ~( }5 c7 I$ Jx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% b- |& a8 k5 X9 vy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15. ~: g- o1 B! e+ u
: F( p3 k" t& h5 N, O
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
0 q4 v$ k, P6 N0 _b = torch.tensor(0.,requires_grad=True), w, @ S+ s1 A$ s* c! n3 M
* Q/ q+ j! t" c2 _9 d; g$ J
epochs = 100* a! W5 N. G6 U- D! h$ s6 I
/ Q4 M$ v5 P3 K# d7 n# C% L1 v
losses = []
6 g* X _1 x. ?for i in range(epochs):" O! R( z! h! d* k4 D! j6 R1 ?* M
y_pred = (x*w+b) # 预测
1 k, {' ]% R# d6 ]& D2 i y_pred.reshape(-1)
- v- b3 [7 r- z5 W+ ?$ {
: L ]( Y9 E, E: \ loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
# H/ R6 N0 z, g; x; } losses.append(loss)! g4 j. o6 J8 [/ a1 O. O4 O
" c" W" i8 s- S5 f1 Z- v
loss.backward() # autograd
- G+ V/ }/ D/ f# ] with torch.no_grad():
8 u1 b1 Q3 r4 x5 k3 c w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
% y- Z, Y8 g: q/ _; K b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ; G. G' N4 h. D* X2 C* S; N$ a
w.grad.zero_()
' F* s5 b' L0 h b.grad.zero_()
( A/ O M; P6 N; s0 f: P' @! p" i2 W) j% ^! B* j2 l5 ?: N/ Z) f) \
print(w.item(),b.item()) #结果; ?0 k5 a% l# Q( P2 Y$ A
$ Y! _. M) R+ t# b; A2 {7 P2 j
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
: X8 U3 P) ~* a" k: w P----------------------------------------------
: h8 I: u: L5 U1 D! ~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。7 L. X! {% n+ G$ M1 `5 g4 X
高手们帮看看是神马原因?
- V) w, b3 ]8 P3 @. n, ^% Y( g( r |
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