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 7 T. X6 _$ }3 g: f% d
' b* k7 D% v# N% | f" g为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
9 n T7 u! y0 _ n4 W* fPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
' m3 A! i5 I) ]3 \- {2 d4 [, X$ i----------------------------------------------
- V0 _3 }. X) ]4 a }4 \import torch
2 m! }" V" u1 Z% R/ Dimport numpy as np
q/ i( h# k0 s5 e$ o) b8 uimport matplotlib.pyplot as plt
5 ~' \; J9 ^# M5 w1 aimport random
# h! o, u, O8 i+ L! S k) S
; s4 }8 t5 _8 t T0 x/ Mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- L) v/ y. {9 Xy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
/ g/ b4 Y- s# T
/ k6 L8 w/ Q2 t7 _" X$ ?0 D% Vw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
" `+ m' v% m0 Q8 t" z& ob = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" X+ w3 I9 w4 }; B8 v# B$ v8 l
n1 Q- c$ K2 s- h- M
epochs = 100
0 G( \2 F: k; S5 y: U f
' k( B6 E5 `5 r( C( tlosses = []
; c6 i1 m+ D4 P2 Y5 x( Qfor i in range(epochs):
) [- k: i6 L& ^: u3 z" @7 G# ?: u y_pred = (x*w+b) # 预测
0 i4 _$ b4 [4 N1 N* q% } y_pred.reshape(-1)
/ q1 I# v9 K+ s$ R2 p/ [
& Z1 _3 A9 }& G: u6 N# [* r" o loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
9 D6 M+ \/ O2 b% D losses.append(loss)" f1 L) n+ r$ A! j. U) i$ m
2 \) E# |# W, b loss.backward() # autograd
4 q: R, F; M" V) d7 t# t5 u with torch.no_grad():
: h) R" u0 C" A6 G5 T$ j6 ?3 L w -= w.grad*0.0001 # 回归 w- l2 N) ?3 Z2 ^6 Q/ }
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b . q5 h5 C: i% ^% x. y( P
w.grad.zero_()
3 s/ n) n8 q. k' B b.grad.zero_()3 w9 c. d- u' V3 s" `3 q7 j
) P$ t) y9 h" X$ {print(w.item(),b.item()) #结果
7 j; b, Z' @5 h# l2 U+ o
, a8 ^- U& D' b6 DOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
7 H1 n9 o/ [5 _% x- `" v& o----------------------------------------------! I& g# a% [! w( p# j) t
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 r: n1 n& W$ c+ t$ [1 `4 C; Q: E* y高手们帮看看是神马原因?; H& K" c" m/ n1 x0 |
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