TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
# f5 G1 R1 U6 H, y) M% M. V3 W# S5 V: ^! E4 @ [
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。0 I+ `9 O5 r3 U+ g9 T6 j" W
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
0 b" f- C1 L, j# u" S+ f7 o K2 r* d----------------------------------------------
; @" i5 o8 P3 ]! ]import torch% \6 d _ f/ M. P. W
import numpy as np( \6 P! R) M1 [$ j/ L5 B- g
import matplotlib.pyplot as plt9 v/ }/ p$ `6 s( |
import random
1 }( F; F7 p' ~# n/ R" q
; Q& N. V$ H- V {4 U6 i4 ^x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- \4 O) U1 `, l. _; g6 a( Oy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
& j' v- ~& i- H$ a) b6 f2 X; M: l! W& Z y0 A( [+ R4 v
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
+ k) l7 ^ L9 L) Y. `3 q. Z" x5 m! ub = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 `- n: y' u* ^& X C1 Z
9 n+ h4 x* ~) |" _ H; E. D `epochs = 100
% O; }' b4 _9 I- n0 C+ g/ G+ M- l) H3 X2 Z$ `. k! f
losses = []
9 l1 H# u$ d! c- X1 X \8 lfor i in range(epochs):
+ I$ F2 r, b, r0 c y_pred = (x*w+b) # 预测; Z- h. L2 @% q8 i" D
y_pred.reshape(-1)
( ]- h5 k' i9 H* ]: _4 }8 ?- H
2 L0 S; n9 K6 Z/ C: ]. ] loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss" t& B. ~' a4 s9 n; E* d6 T V
losses.append(loss)
/ {: t5 u$ `3 |6 g
# q# T4 v2 ^! j5 s! b loss.backward() # autograd( y: X5 z7 Y% q% S. i, V8 t' H
with torch.no_grad():5 l- R7 Y5 f2 P
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w- k( S8 F, b2 }/ O
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
# x; k9 f M( z* J) K2 l w.grad.zero_() / v! p' K( A- {% T4 Z9 v; v* S
b.grad.zero_()
/ O; F9 X' |9 _1 N# M& q0 }. w" u2 V' @
print(w.item(),b.item()) #结果9 h6 K, N$ E5 o' m
/ b% Z5 S: y5 |) jOutput: 27.26387596130371 0.49745178222656253 b' s1 X9 T" |* p; a: v
----------------------------------------------7 q4 [- S3 b* o) g2 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。
9 w# a% q( \7 _& t, ]4 @高手们帮看看是神马原因?* @: ~" O- @, z! _) T
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