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
7 x9 {& x2 J, t$ N
7 z, p' o' N$ l! t5 U* N为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。9 y5 e" B; _9 \! q6 {
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:& z7 R2 y# `2 X T6 a/ _7 a( v
----------------------------------------------
. r# b* j" E$ J: `import torch
/ D( Z ?/ i$ W+ o; h, q3 Pimport numpy as np
8 ~1 d8 ]; k# u+ J Wimport matplotlib.pyplot as plt
; B/ R/ o' v2 B7 ]# q4 j' V- Eimport random D) L1 R1 O+ @; m8 D. V4 I9 U. ?8 |; d
3 P/ c5 z, o; U, {9 Wx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" H8 N% R6 g1 p& U, P) U4 F
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 B, R) j2 q$ C9 v, @, Q7 z& v- R d3 ~! Y5 j
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
3 G [6 Z) w' R& F, D% Nb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)7 L: P/ @( J5 [8 {
9 t7 _( J! _' Z& K; I2 o
epochs = 100
& H$ v1 _2 `% ?& h$ }% X( b3 R( |; e( a8 W0 Z9 H& S
losses = []
. R6 @, z/ D# x U; }! u, `8 Efor i in range(epochs):; n6 [( z. D+ ]; q* z( E" I
y_pred = (x*w+b) # 预测
6 ]) f2 V' J% q3 c* h, T y_pred.reshape(-1)2 S1 O c- _9 ?/ W
- G# ^4 w6 n+ W; r
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
) {1 X8 p% o/ _( F losses.append(loss)7 h7 [9 {. [9 [) g$ N& N! k
2 @4 e! a% x' `( T9 o loss.backward() # autograd
0 M3 _" S' H% C0 C& Q3 J% B with torch.no_grad():
7 s( E# T$ y8 i3 p( u% u& q w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
) m. ~" y0 ^- w b -= b.grad*0.0001 # 回归 b , K+ t4 [3 [8 M& a) o5 m! X
w.grad.zero_() ; v( j5 A6 f% |* Q
b.grad.zero_()! q7 [1 \5 g& \1 @. E
# Q/ y2 H* E' {$ @# u! j l1 V$ Bprint(w.item(),b.item()) #结果
3 J9 S5 P5 d4 z( o c$ `, s6 M, x6 T' K! d8 s
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625/ x+ U5 X8 _/ E) D% k/ T; C' S
----------------------------------------------6 h% C3 S; c1 V, v7 Q
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。8 _" L$ m3 l, V$ m0 w1 N3 u
高手们帮看看是神马原因?% q1 d K6 v( a Z
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