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
$ Z0 T0 J' P! u
( L# @ [! U8 t7 v( a. w为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。( ?, _: x7 O2 I6 N J; g
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
- V$ m: E' |3 H" F* x5 I----------------------------------------------
% ]% [. M- L1 G* B1 U" g3 u8 y& simport torch
. i+ Y, n9 `0 {import numpy as np/ c2 t, q, } i
import matplotlib.pyplot as plt
# _$ q- X, ^! Y4 Timport random" Q# N, R+ S+ a! I9 Y
; q+ h9 |2 S3 s) C7 k. h4 }x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))/ l( I8 f8 v* k8 I3 k/ V" M2 A6 f# }
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
& v$ b1 r' r; P. w
6 I3 L& l4 D4 Y, i! R, p X+ Xw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b& C/ K4 g A9 U/ `5 L$ ?9 ~
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
' b' I/ v* k! D: E+ b5 L2 f( n
; }* x& l! T: X8 G- r9 depochs = 100
3 R( G: S. j( y- l, {
& ^" _; e; y- p/ e3 |+ ~losses = []: M: Z" Y* @0 c# n6 p f
for i in range(epochs):
0 D0 Y! J# ]; Y6 a y_pred = (x*w+b) # 预测
8 }# L# x/ F9 D2 X y_pred.reshape(-1)
* m: y! a) h) o, @: }; s 7 [2 [9 t1 g" K4 C* v7 w, T
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss4 t, t b5 i" E9 w/ V0 G( Z
losses.append(loss)) S2 |. |2 i3 i6 f" J( A
9 S A0 h: c, N, f* N' P
loss.backward() # autograd4 h& \. Y7 R# n& @+ D a
with torch.no_grad():
/ V. m: J( v4 F w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
! W# P8 V x9 v4 ]! x b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
$ R! C0 G) A' D. e8 B. Q w.grad.zero_()
. u& U* K; {* I( k# @ b.grad.zero_()
! \% U4 B3 _& C: u# s5 \
9 P$ B5 N) t" d8 o1 @! rprint(w.item(),b.item()) #结果
- E( c( T9 l$ i
7 t; P4 T7 T, k$ Y {Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625/ D- x% y- f4 h8 @* Y4 s
----------------------------------------------: ?6 g1 U+ |( R
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。7 a4 G: v/ }7 |+ D8 q
高手们帮看看是神马原因?4 W* s8 \- i- W5 Q- R. c
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