TA的每日心情 | 擦汗 2024-12-25 23:22 |
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签到天数: 1182 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 & u5 d* |( M3 _5 L2 H
2 L, L8 R- q/ }4 {. F6 V$ M. K' M5 O为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。) y* `! T. d/ r
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
; \- h5 H7 X# _$ v& V0 {( N----------------------------------------------, V5 E7 @) d1 y# ^
import torch
8 u+ n& r" h- b' V8 _4 z4 Z8 @import numpy as np
9 \/ V: C+ @$ f3 gimport matplotlib.pyplot as plt! W% j1 T, X, T7 r/ X- a
import random3 b; j, Z) }% e( |9 P" w
, [. d0 [* g% z
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& _& {8 _9 g. G m! k4 gy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
+ G: i; `( W0 v; P7 \
5 k' p$ E. K5 ^" ?& O/ E; mw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b6 I/ z0 F$ ] \& h4 O8 r
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
A6 H! w: k4 [6 O* B8 i* @* ~& o7 P. K/ i/ q
epochs = 100 Z: [! e5 A) O' u9 |
( v! Z) n0 i+ P1 O; F- llosses = []
* |% [1 D1 }7 l. }for i in range(epochs):6 y9 x0 t k: e! l( R
y_pred = (x*w+b) # 预测: k/ J( x" B7 {; R+ L/ }
y_pred.reshape(-1)
, j& S' G7 U- K. x% T' w f 4 l+ Q) s0 v L
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
7 T9 S# ^) u" U1 W7 Z. a' T- v( ` losses.append(loss)" H/ n6 P7 a1 Y6 o( U& S2 y! U
, o5 P' w6 W1 T) m! i2 F4 y loss.backward() # autograd. i$ K3 ^$ @3 x. a1 N$ }% [
with torch.no_grad():
2 c& T4 A; S+ I5 R) V' j w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
: t/ o+ X3 O7 H' _5 k/ `. k b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
9 @8 c: L* y2 e! e, G w.grad.zero_() , w, ^' `: a& W5 C, P ^
b.grad.zero_() \7 F% @6 e8 ?$ d
% O. \) u+ O) }: bprint(w.item(),b.item()) #结果
' M Y. z; Q" P& O5 ]% F, {: t& |5 h3 o( g' \: Z
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
+ b X: E0 ^: w3 v/ t----------------------------------------------
! p" l6 d! d- j H( _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。
4 P1 f+ S" m$ ^* _" X高手们帮看看是神马原因?
9 e7 n$ x" O" \2 c4 h |
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