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
) `& M/ j3 x( z5 R$ p" J& ?9 q% h, h" H/ d: l% c& Y4 q9 ]- f
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。" s8 `# G5 C9 d/ S$ w7 F
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
$ q5 l( W$ O+ Q. P----------------------------------------------
* n0 R3 ~5 G% i& Gimport torch
( L/ R6 d L+ Z X" s- {) ^/ Dimport numpy as np
$ L, p- N( }2 A8 f4 L& c6 Timport matplotlib.pyplot as plt+ C& I Y( |4 f) a$ u) I- `& i9 @" t
import random
5 z5 H% n' I1 E# o8 ~ A/ g1 M" C( P8 ~8 s
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
+ F2 ~" f& P3 q) q; I1 R2 s9 o- ey = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15* {% [/ O% E( M) F
8 s5 V4 H$ W# i6 {( q$ F2 [& gw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
% l) Z9 ^4 |6 G; e1 _- _; X9 y, Zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)- F. f( G1 A5 k7 L6 ^4 F5 y
, O+ y: R9 J; I* }4 fepochs = 1003 O- M2 l" n# `) a, s) O8 h o6 J
5 K" \" ]. E+ c6 e* Alosses = []9 Q. ^. w1 _ g7 T7 J
for i in range(epochs): k- M+ p, G% }& g
y_pred = (x*w+b) # 预测
! y& z8 q. }6 n' y0 K y_pred.reshape(-1)1 h5 b4 J9 K0 S" g B6 m- n
! u. U. Q( Q! }
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss7 ~0 S: S: i4 h/ {' Y' |. v
losses.append(loss)2 s3 k. |4 w& ^
$ K3 p2 n! e+ y$ g# E0 c# _ loss.backward() # autograd% a/ e* b* c- |5 K2 A. u
with torch.no_grad():
0 i+ r& ?" G' d. m w -= w.grad*0.0001 # 回归 w, k. R; K" l6 S+ R, [
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
- k7 G u: S/ T2 c2 a w.grad.zero_() & M) ?' j" S. @9 L
b.grad.zero_()) Q& w* K, ^( [4 O% [
]* e' n& }/ J% J2 F. I& ?: I, Hprint(w.item(),b.item()) #结果+ n0 S5 m, f% Q+ L+ k% v% r0 n
3 ?! t& s1 q/ J8 q, o) \Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
0 c! b6 j! \1 Z: J/ Y----------------------------------------------
% o* @( ?: s2 Q& I( O/ t9 U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。3 u2 f5 j( Q; R& T4 {# D
高手们帮看看是神马原因?1 v+ m% n5 r" D( K1 c
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