TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
|---|
签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
|
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
: l% J s# J" z' n! _( J7 O g9 L, s7 h/ E _
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。7 H1 O z+ R8 Q; d2 C
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
# I( J8 Z) U: V8 I----------------------------------------------
8 B) u& D" r- y: U0 |1 n0 {import torch
' I4 Z2 e: x7 `3 G4 B9 o6 M% oimport numpy as np( C. K6 ^; K/ g- v" K
import matplotlib.pyplot as plt
* K0 ?0 u+ h4 Z% Pimport random6 j* Z: b- e; g8 A2 n$ d
. F( w, T" d9 n
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
: z! Y. K: e6 e% K# C6 H8 P* vy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=159 s& v; R" Y0 _* P9 K
) p: T& d9 e( m x; u& `2 Zw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
|* o2 B2 G0 Wb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
7 }" Z% r9 z+ S( ]+ _
: m5 N9 z; m, W( T4 H2 Sepochs = 100- G0 e8 G7 a) [7 z
- \/ V! \+ V. r. ^4 E6 ^
losses = []; u5 X( t5 r: Y: `! l: v! d6 A
for i in range(epochs):0 D7 \' ]# u# e" P
y_pred = (x*w+b) # 预测
c7 [) s& C8 x) v y_pred.reshape(-1)/ Q5 i: h8 E# G- k
9 _# i( X7 y- Q# j7 _, d E
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
4 f0 f" _/ ], z losses.append(loss)
{* k5 i* G. \
, G3 V& P$ G3 k% X( ] loss.backward() # autograd. t* e, N7 I+ I2 I$ g0 c
with torch.no_grad():
$ s4 k2 ]- n, i' Q0 ^7 W; B9 e: v w -= w.grad*0.0001 # 回归 w+ e2 ?7 k I7 k0 {! d
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 1 h9 U# A6 g u2 q$ J
w.grad.zero_()
8 ~, [$ V0 d4 x$ h1 j$ K b.grad.zero_()% N3 T7 s1 ^+ W
: L$ {- N) v0 m3 Q. b- I
print(w.item(),b.item()) #结果. T; o; F; H7 L- i
. o( `& e/ ?9 B5 g- B
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625, m9 C K5 c% D- b0 u% X" E f. {
----------------------------------------------; c* |0 n. Y1 `2 U, B
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。
8 B" Y* o" Y+ H# K高手们帮看看是神马原因?; A) Y ^$ ~) Y; O8 m
|
评分
-
查看全部评分
|