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
7 u# V# K0 s9 w4 ]1 Z& q
' ~$ z4 y$ ]! i9 \为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。7 p& b8 S D. X
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
; j! v. K" z' D5 Z5 v r----------------------------------------------
7 a6 z9 j7 W1 x1 g- D- ]import torch5 |) v/ Z8 A% Q
import numpy as np/ A! d2 c+ ?5 t% Y2 V; D
import matplotlib.pyplot as plt
5 R: D! F4 `$ v1 |/ c1 m0 R# h$ Ximport random
; k$ Q) I* d( |' t) h8 n
8 V) s) `) }% \9 s) \x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))! |. r9 T0 W8 E8 y9 H# v
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ \3 _$ _& _; L: R# a# g# q1 w9 A0 b* z, @
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
8 ^) p0 X# l+ D, k0 Sb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
6 W- Q* r# u) s+ A2 W( M* H% t* F J% F$ L: m1 Q, Q! U2 h, F) j
epochs = 1006 d) ?) E+ q5 _; ^" f
4 i2 q5 @& H& D, b
losses = []
3 |5 D6 I" @! t3 j2 ]0 V! b: Nfor i in range(epochs):
3 x# k( X# p. [& j) |: c# H y_pred = (x*w+b) # 预测
* d) D7 ?; y; ?% R5 q) I" ` y_pred.reshape(-1)4 \% Z& H: S' J2 r$ G
1 Z6 C; Q8 A" a9 S- K loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss9 X. N8 {( s9 ?$ z
losses.append(loss)
$ U( A3 R& r' s/ T e / P. d! w7 ?3 N, S+ E
loss.backward() # autograd8 R6 M3 w4 m7 n% [& D& _6 o
with torch.no_grad():
* w+ h% g: F! }2 a- x9 o9 |; F( g+ Y w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
; r/ N$ _+ ?' p9 k5 p. E b -= b.grad*0.0001 # 回归 b $ H2 F5 r* a- X4 u( `$ V6 F
w.grad.zero_() ' d$ `" M$ o5 R
b.grad.zero_()5 _. T4 @, V0 n. W) s3 ^# k3 e
T$ c- w" a3 L% k5 u7 J: Xprint(w.item(),b.item()) #结果
! H A0 V; Q* Y7 Q C4 J5 m% E3 y
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
% E) S4 j0 v0 Y) R----------------------------------------------
* J/ I, {6 }1 V8 `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。
( e6 \! T5 q1 d! R& p高手们帮看看是神马原因?! U' Q m7 m+ H0 F
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