TA的每日心情 | 擦汗 2024-12-25 23:22 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
" N+ N7 l0 @7 O1 e/ d1 ^. l
_' y5 b8 Y# D为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
, R$ v q# H F# J5 KPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
" h) Y5 f: H/ v0 L8 r----------------------------------------------* g9 z9 }! H4 I' S) q4 }: k
import torch
9 Z* r) n7 \2 gimport numpy as np, g! i" X3 e2 |, l0 i/ t6 z6 o
import matplotlib.pyplot as plt) Y* C$ a, {3 |& K. o, R
import random. g& ^$ ?1 G' r* [5 a/ u
" D- c4 @1 A! n! l* Z; q. M
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
4 [! D0 |2 \- i/ e7 zy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 _$ a* f! t% D. I4 |" f D6 E$ p
5 j6 i# f: _( H+ c1 sw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b" q+ ~) r8 R# C( p
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
* g8 O: ~ w4 \$ Z8 E ?4 K: o: B# I
epochs = 100
1 D( M/ q G. h0 d+ n
7 H+ n, m" r# r+ nlosses = []
2 j/ m8 ]* t4 s$ s% Sfor i in range(epochs):: W; E& x: E8 q I6 p# i w! T% \# f
y_pred = (x*w+b) # 预测 z/ ~' O5 g( c6 {
y_pred.reshape(-1)
: m2 a) G, S M
* j) v2 |0 T1 B3 W3 H loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
, q, i# @3 K* j: X losses.append(loss). V# w* s7 d1 ?
4 H! U' D1 d" h; F3 d) c
loss.backward() # autograd
" [& E& K4 x$ |8 t* C with torch.no_grad():% ?& J/ M* B/ s5 D/ r
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
/ M ~9 i- L6 Q1 U$ _* R5 g# U b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 9 s& h: y( M* N; w
w.grad.zero_() 0 _+ J; B) Y r1 f- r' m
b.grad.zero_()# C: {0 [/ z& a7 C5 M
. y% m2 P- }6 `; S( Q
print(w.item(),b.item()) #结果6 K. V8 k% `$ a& ^9 C& j& p6 x1 g
/ q7 t5 l; q1 L) Q: i7 ^5 P& N# b
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
% n0 \9 j$ V3 W* H+ ~ m1 N----------------------------------------------8 O* y% w* |' w( K/ [# |
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。2 r V7 P9 z. C5 v
高手们帮看看是神马原因?. h. c6 D# L* v% l
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