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 5 T; v# p2 r3 l m1 i( T+ i
. K! E9 f5 q& e9 l8 D9 W9 z# G! C3 l
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
/ r+ U5 I: y& q% s+ S+ |Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:8 b p- c( c2 R
----------------------------------------------2 a; j% i& T3 f- X
import torch
$ Q* s3 p% a- Q& M: ?+ t- Qimport numpy as np5 Z8 k7 y# ?' e/ f
import matplotlib.pyplot as plt+ k! X! {) D9 D; c* Q6 B
import random
4 y' _5 v, d! w* |8 ?: B6 ^) r
8 q- h, o7 s4 t0 @3 z1 ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): u) `! w8 A. a0 W8 v! m$ I
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15* k( s( m0 }$ |; w2 g! L1 T
! Z( C. L7 M. a1 @w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
. J$ K* R1 ?6 B$ y# Ub = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! @6 U/ Y7 ]: t6 x: k( Q0 G0 Z
1 B2 Y2 w/ k+ @$ v
epochs = 100
! U/ ?' R) y( k2 k9 V; Z/ d- w9 z$ s1 |. d4 u! I5 v9 N
losses = []
7 B( @9 A6 B5 P% hfor i in range(epochs):
% o4 V3 ]3 F' w y_pred = (x*w+b) # 预测
4 A' A5 J; ?* X9 w; B. L y_pred.reshape(-1)
; r% k, A& P3 g6 T3 |0 R3 e! G
7 h6 U6 O+ B) o& ]' m loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
2 H ]! o1 a1 E/ U C: |9 V losses.append(loss), n- C; M+ Y! h7 s/ R* F; a
2 e. |7 i& C- ^/ k& u
loss.backward() # autograd
$ t2 F: C* V5 C3 W: C1 n/ g with torch.no_grad():( P' @3 ]# T$ Z8 J
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w4 Q4 R: F4 l& J5 Y/ y
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
% w Z$ m; Q; S w.grad.zero_()
+ n7 Z9 V+ ~- L n8 {/ \ b.grad.zero_(). o( ?, F1 n& P+ b4 ]/ b7 ?
4 b( O* ]/ U7 y$ b1 f( t+ Gprint(w.item(),b.item()) #结果
: L* a' D2 k8 p3 J7 J: P
: y/ d7 v* r( w B5 rOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
5 b1 L+ Z5 y2 O$ y" c% z) J( m5 S----------------------------------------------- n$ u" P7 `. @" I
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。% m( V8 A! ]& f# J# D$ y
高手们帮看看是神马原因?* s, S5 m7 o( L) R5 H
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