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
; @. T, W4 G/ J0 B- j8 U5 L3 x% G; ^2 G+ X
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。! v' m" R; p, @0 V3 Z, j
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
8 |% ^* }' X: S6 j# K----------------------------------------------
, o7 f/ f- {2 Pimport torch
+ ^/ }) i- b: M; c3 eimport numpy as np
" a/ X, ^' S+ @$ _import matplotlib.pyplot as plt
& {- v2 A1 T4 O$ `* j* W' w0 himport random5 T1 @5 w$ s# u: w- D/ T
- A+ ~3 y- F2 g: [% J
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))* J+ D- y9 z5 h9 Q2 N1 v3 w: t
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ X9 c5 m' r+ O/ R& n. Q- g Q9 ~$ X |9 A
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
" s: j; z2 E1 ?- r! p0 gb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
) c. `& z8 v- G* T- S& L5 i. I' }. b& @9 r
epochs = 100% W3 d: X$ a/ |& l( v0 b, i
3 W- S4 d$ Y7 Glosses = []
4 }- R3 I7 j7 K; F, Lfor i in range(epochs):
$ x# F9 j4 S( g& v) M9 Y$ r y_pred = (x*w+b) # 预测3 |& D$ [# }+ Z# p# X, H% n3 {7 C% g
y_pred.reshape(-1)- K, j6 D3 f# M9 M
2 T0 _1 K4 o% Y- | [ loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss, v( c8 p3 M9 O
losses.append(loss)
; a! B: |7 `1 ~* _! Q3 Y
. L% A; ^/ x2 [0 b loss.backward() # autograd( q$ n, W/ M/ c0 D( d6 d: K
with torch.no_grad():
, R5 k0 M/ \! i* a1 A w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
" R8 n' l0 h7 }9 {4 r b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 4 e+ f& r8 C9 N* X9 ?- A4 T
w.grad.zero_() * v2 @4 s& b' i& X
b.grad.zero_()6 j( y$ X) l" @0 W) V$ ?
( i! v9 d6 C. B& t* h. U& y% |' n
print(w.item(),b.item()) #结果0 E" P7 \/ a1 b0 Z
+ B1 ^! k; b1 v
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625. g% O5 n+ \) T2 L0 E }
----------------------------------------------; h1 T4 M. Y" N, c. @& ]) 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。/ W' F' O' ^$ s" g3 N
高手们帮看看是神马原因?" d6 t& f! e9 F% W# H" P% H
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