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
/ ^6 b$ h+ P: G. `
; K2 {* w8 K) Q3 t# O. L- g为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
7 P! B9 }4 ^4 u! J$ [0 aPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:) v5 U0 z3 o. D3 `% a' r& n4 G
----------------------------------------------9 U" y8 b; E6 t j+ H8 C. a
import torch$ Q$ d- A/ y! x
import numpy as np
* i) |4 R3 o: Z3 F$ g/ P O1 ~import matplotlib.pyplot as plt* @6 @* t- h. d2 H7 L
import random- O) k( {8 L$ h8 H
$ j8 y, v) m9 y$ e( Hx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))* k, S2 U# p( E: O9 }: S7 J3 r+ U
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15, [2 Z6 \; |3 M8 Z a
+ I% o, ?* a" p) F i4 Pw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
3 S1 M) z) F/ {. G& v8 G( Kb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
p. U' i* A( ~; E+ R3 ^: c2 \
, H+ W" w# J2 o+ xepochs = 100
- I- q$ Y6 | t/ ?6 m, x6 b7 S& H+ d8 `# f
losses = []
0 W) X7 V9 y" z7 yfor i in range(epochs):9 h; [1 ^/ R2 ? @" u
y_pred = (x*w+b) # 预测
! X- H$ J4 L' l$ ^) _5 ^# _0 @ y_pred.reshape(-1)
% B3 A% b; M8 w) n6 E# w * {- o R8 J! v9 h
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
, O7 K7 L5 E- L( e6 i7 [ losses.append(loss)1 k/ `9 k9 R6 U9 h) Z( f
1 u" D/ F* @5 X7 W
loss.backward() # autograd
: n. U8 t0 y o- l4 G; f, z with torch.no_grad():# k- N( V4 b4 ?2 u5 d
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w8 A+ q6 |5 w; l- M. s
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
7 F& c" o- f; i& Q w.grad.zero_()
! c$ ]3 H( ]; D9 p- @# @ b.grad.zero_()
5 V4 o6 g c& E4 d% H3 ]/ K+ i! ~8 w- z4 w& b2 R- e
print(w.item(),b.item()) #结果
$ `" C7 N; b! L) \
5 ]- T7 Y5 i; u# P: QOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
3 ]# R3 V9 z) |6 k7 l+ s9 {5 S: j) ?----------------------------------------------- z+ q: u' b2 }4 c n
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。: G9 N* l2 s# ~& ]
高手们帮看看是神马原因?2 r% U' \& R9 A w
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