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
1 Y- P8 j D$ U# U7 {7 s- I/ x. i$ N8 i6 @4 T: Q6 _* \( S; L
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。+ Z' S- {/ U: m4 ? ]. e
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:& i" w& y& e- l2 k/ d! L/ _9 O
----------------------------------------------# [8 ]8 _5 i; E# a9 X: \
import torch
% H# Y+ u/ [3 I2 Y0 q4 S2 Kimport numpy as np
& ~3 E1 g! @* Wimport matplotlib.pyplot as plt! E D! e2 q$ S! _2 a/ Z
import random
5 b) R' k5 ?- y; F2 | {: i: V, u% c, Z
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! U- R8 _9 d* |3 g! N1 J6 Ty = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 U8 U7 W- L0 v0 }$ Q; {7 f2 x/ n6 L7 e- Y1 S, \; q/ F
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b# f% K" k4 n, Y# a9 V
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
# ~! Q8 d" M, |9 _
, n: p, F% m4 Fepochs = 100
# m1 F" ~1 N4 ^. u' \- n6 A& H9 [* s1 O- q) O
losses = []& p( o( [' R& U; S) ]6 V
for i in range(epochs):
) y- w# g7 |: u' z+ x) W y_pred = (x*w+b) # 预测
. |0 E* ?6 u/ O* \2 [8 j& I& H p y_pred.reshape(-1)
2 d9 D6 n+ t# W2 [9 ~* A1 r( g' v Z3 v" H3 }+ I$ g, m8 L
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
; f6 t1 W# T. F( _1 ^ losses.append(loss)
2 q- ? c# D0 w2 x; {$ N# s, \ 4 _ D8 k/ @7 c- o+ d2 v- w
loss.backward() # autograd0 p6 D k, M) q7 G0 q
with torch.no_grad():0 [6 D$ n. q6 r0 d5 c' o
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
* \" B3 s$ Z- Q0 z/ ]- \$ P b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
2 n1 ~# l2 q: L- s. m w.grad.zero_()
! v/ O( p0 l; T. {7 o b.grad.zero_()
6 q! q: h, l0 d4 z W, t0 \/ l7 S# A1 @) W- H' o1 P
print(w.item(),b.item()) #结果
2 p2 h7 Q2 Z8 r" n: d/ Y3 y. `9 e d1 q( v6 A
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
2 ?; w+ D9 I2 M) x1 r8 r. x4 D----------------------------------------------* T5 }4 S1 O% `
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。
, k2 D3 O E5 m& I1 s3 y( ?* ~6 Z高手们帮看看是神马原因?$ r/ A/ t# n3 K$ L
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