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 ( S% |9 R! u R6 T: H
2 r/ a* C/ W- Q1 w5 g
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。* O- u0 N3 ^* P& A/ } V
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
' o# o* T" l) b% ]1 x8 @5 u: i----------------------------------------------
/ N# J. N% W& V) qimport torch
5 [& g8 o% A# d! F$ }$ p! uimport numpy as np
4 T6 e3 d f( D5 [import matplotlib.pyplot as plt1 x8 k2 S/ M: z2 m: r- J' A
import random6 E9 w) ^. e) m( F, J* U" }1 d
6 z4 b$ \4 m0 p n, f% fx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. A# w8 N! W0 b' T2 e) [. [y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15. o; b+ K |! U g6 I
% i' J8 E% n; o. b5 ^! ?; c: Aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
. t+ u- n; ?( F# Yb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% {9 x4 `9 Z/ }& X2 G s
! E4 U# P m* j5 K* s1 Uepochs = 1006 z% B: h- g1 Y( M% t+ J6 w
4 J9 ]! M) i8 Y
losses = []; k9 t0 R- T/ w+ h! H
for i in range(epochs):
: m8 S6 A! u! w/ h0 ]! x y_pred = (x*w+b) # 预测
8 f8 G4 h4 z0 g& _ J! Q% K y_pred.reshape(-1)
- R* x: i1 Y+ P$ Z3 L
1 j3 V, ^3 _3 T, D" g; }! L' U loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
- w4 S/ G7 A. R. Y% L; j losses.append(loss)- Q5 T/ g, p" b T
) p6 p$ c; g9 P* }" k: y
loss.backward() # autograd
" ]" \, K- H3 ^ with torch.no_grad():
$ r, S$ {: f' I/ F/ X w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
! i" I W) n' Q% I" E3 m" r7 D. N b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 6 Z# @3 u8 Z9 F
w.grad.zero_() + W- A& e6 F/ E$ [; N
b.grad.zero_()$ |+ P0 z8 L7 F1 h* A
0 p8 K' ]6 I9 P. J3 l
print(w.item(),b.item()) #结果
. h% R7 ]- E4 ^* Z) ?: n4 `& ~" i1 J8 v) N* J5 T# ^6 s" _
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625$ p" V* v( H& B8 x. l& ]) Y4 I8 m6 }5 M
----------------------------------------------
Q0 K) N+ z* e/ a6 l9 f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。
. ~' L [' t* V, Y/ E7 ~高手们帮看看是神马原因?0 @* U8 i* ^8 x
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