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 ' V* v: j! c9 {* k+ M3 s
& \& M9 c0 X& I" J8 L `9 T6 x$ y9 J
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
j# W, B1 ]- r x9 q0 hPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:! R, Z- O2 s% ~9 J5 u* Y- V% m
----------------------------------------------
: w3 D- @% u& F4 l& L z) T% Zimport torch
+ H$ N& C9 l. t# z) ?9 h9 Zimport numpy as np
, z, \2 G6 k% X! V" `0 _5 e( Ximport matplotlib.pyplot as plt# D8 n% I8 X9 {( n. _9 G1 r
import random t# y* t P* A6 L' Q# ]
T1 ]8 w, I8 A6 S0 q
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))0 ^& T2 |, _: {" R
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=153 |- z2 p& {) ]. l1 j1 E8 J
0 c. k" u4 h8 x8 o. T9 H- @- Q# jw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
, p/ E* a+ N( O t1 L* i1 Nb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
7 v' r3 J6 D- @' @0 o* }
6 M& Q( J" w7 t5 {epochs = 1007 X1 W3 I% g4 O; ?6 g
+ n0 G0 M0 w; Y$ R; O
losses = []
1 A0 C! b0 ~$ h# Cfor i in range(epochs):
" @8 K* o; k1 d y_pred = (x*w+b) # 预测
9 F* F; E, p4 x9 I y_pred.reshape(-1)
1 o6 c1 N7 k7 ^
! V: S' T3 f3 n# K0 r& p( |$ m2 X loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
; P# e/ v2 S$ O6 y6 G losses.append(loss)
/ M. G1 }7 `$ u. ?9 T
+ z9 j% X3 F0 a v' b9 s loss.backward() # autograd
. \8 U5 }7 E q( {* u: w" L/ p with torch.no_grad():" Y1 I9 M) n* ^: j+ |* i! g
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
* J" B% p: K* g b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ) e3 x; ?- s7 P0 P0 ]! l
w.grad.zero_()
& E- P9 j o8 j6 q0 b2 D3 T, k! I b.grad.zero_() R4 l F( i' \3 p6 P6 S
) ]. D& n. \& k% J" U* g
print(w.item(),b.item()) #结果* m7 s% p2 z) M1 {" ~% T: G* I& `
1 T3 ^# z) _' S2 d$ b, o
Output: 27.26387596130371 0.49745178222656251 ^" Y3 v5 [1 o4 Q, \! n
----------------------------------------------% T8 O- T) ` n4 n% ]
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。# l+ y! U/ ]; [6 t
高手们帮看看是神马原因?
% h# w* m, U! n" T6 w |
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