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 v3 X3 z. ^! ?0 M( S
( Q- O/ H0 W7 s- \1 a' T0 J ]为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
. h) m, r6 B4 H" k5 j0 \Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
. J+ Y$ h1 H1 \' P) |1 P. O----------------------------------------------# X: E* Q# a1 p+ C2 J
import torch4 i) e. \- k6 \9 f+ n
import numpy as np3 y* X/ f$ J* E
import matplotlib.pyplot as plt8 _8 a5 L5 Z9 ~/ h
import random @7 i u# u9 |) u1 o6 z$ a
. Z4 N" ?. x" M, b& [! p px = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" J) z1 W; i0 x% @3 K
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 g+ `; y- B0 u- I4 k/ e+ E" Y( `! D/ l: X% X: B% _+ l
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b4 U7 J5 _0 i) g8 N) j) K
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; c% }, R o& L8 h$ ?: ? Q9 p5 c m2 V
epochs = 100
5 x. e9 D8 O* ]5 P
" E6 C0 `" y0 C, c* y. [/ L: hlosses = []
. X+ q2 v; j3 D7 u$ Hfor i in range(epochs):
2 z. C. f4 @. X. w y_pred = (x*w+b) # 预测$ j+ p& x+ T' @% c- b
y_pred.reshape(-1)
) J" z' t9 _" I/ r1 S8 J' v1 y5 V ; k1 a) _% x2 \- P+ r
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss4 T! p- Q$ ~6 E8 l0 a
losses.append(loss)
+ L X3 G2 M! J
7 _0 z( y) e8 c" p loss.backward() # autograd( `! r1 |! [1 f
with torch.no_grad():
4 c- ?9 t# @0 i" Z0 A3 L' _ w -= w.grad*0.0001 # 回归 w$ ~1 b0 g8 u4 C3 E! R: `3 m, L% r
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
9 L) q1 h [/ G# y O" P w.grad.zero_()
1 b1 Q h9 F5 u; T b.grad.zero_()* l- M5 L% m: s: X; S. V! R
/ M, [. l) L) K2 T4 H0 j! N( W
print(w.item(),b.item()) #结果
0 l7 B, D( j$ |& F9 C! k, m0 J% E/ Q5 V- [- D
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
* |1 \4 d4 a/ v----------------------------------------------
8 m! |# 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。6 s- ~: d5 \; _ t$ }
高手们帮看看是神马原因?3 D {# N$ L; r. e5 I; e( e" I
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