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 T5 q! _; L0 i: a9 F' R: K: B
" W. m% ~9 h* N# k/ H
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
3 s M& c( |2 VPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
/ ?; W: _& v9 H- N----------------------------------------------' J; g) Z* v& _
import torch
4 g: N6 h. Q) \& B8 z1 h: f& v9 ]3 Y$ jimport numpy as np, B; q3 c6 \8 Y, b/ g, t
import matplotlib.pyplot as plt; x/ |% @8 h+ h
import random/ q* y0 `" J5 ^
1 ]0 m+ w1 P! b" Q) ?1 ex = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ J6 H* M0 F$ R* O) n: G
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15 ]( l5 o4 N0 g: j6 r, Z0 v" m- q7 e
2 F0 v, N! G0 d- y5 O5 F
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b$ ?) z0 r2 B+ B8 Z* m
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)8 q, ?$ U* Z) `. l; x! N) u9 ?
c% q8 c8 f3 p% ^2 ]# o# z7 Z" Z0 G
epochs = 100+ s( Q' M" j( R% C: C: I
4 X' E" u" L6 \; |4 i' b/ N' @losses = []' u( U0 D' b0 d( R6 q9 l1 }, C% l2 S
for i in range(epochs):
7 B1 z' z5 ?' J( F8 A2 Z y_pred = (x*w+b) # 预测
! W8 t+ u' _! c& `- i y_pred.reshape(-1)2 J; D: q% |1 Y
1 d! t, s$ y9 P. {* P! x loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
# L, B' K0 A5 I losses.append(loss)6 ]/ E7 ] a. u& t
) A/ d/ P2 f' I# B3 L( @
loss.backward() # autograd7 T* H1 ]6 m- Y# U; ~
with torch.no_grad():; o; S% L6 S& [+ f, C, `6 K+ z' R
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
( H2 P: M- N! q$ C: M N b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
) p; H* K( o, s" Q- k9 n w.grad.zero_() , q* E9 L4 C2 a g$ Z
b.grad.zero_()3 C8 a. U& A- L9 e
8 u9 @) w1 y; c: e b% I
print(w.item(),b.item()) #结果/ d* ~, b( _' U& D2 @- z1 [+ l
) I$ T5 C0 Q2 G3 C O* V% \7 U8 F
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
+ n% ]% i' n, D7 L, N7 D% O: K$ e----------------------------------------------
( g6 N- K0 F: p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) V" C0 M
高手们帮看看是神马原因?$ ~/ B! J* x# `+ }0 o4 H1 n& M
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