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 4 d3 S* o, u. D: E( b4 h0 Y
* U8 t6 G2 D# y b" z! W8 W3 ^ a
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。) D' L+ Q1 \) T
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:2 l/ D6 r- j; w! B
---------------------------------------------- Z" O8 P% w9 i, w: I) c9 y' ~
import torch3 P* a/ ~% j; @+ O7 N8 w/ K" ]: D
import numpy as np' s' K, s1 }4 J% b
import matplotlib.pyplot as plt4 O i, e, x; X$ p: v
import random
& |6 m' f- X$ ^# U" v. c& Y. P2 m
5 M, r, |' H& Z m4 Wx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))4 ^ j& W8 ^! L5 {/ B4 ^
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
5 ~: [, h) I- ~6 v6 ^, V! _, Q" \4 [( _' n/ o# p5 j3 [- Y9 [9 k
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
) L4 S( D, t4 k" D- j6 D6 qb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* R# z$ L7 t( }" k
7 n9 y9 M% U* \
epochs = 100, Q9 A0 A6 w0 O; M& G
/ m/ S/ f2 M8 S4 Dlosses = []
! k! N1 `/ @" X9 afor i in range(epochs):+ Z2 Y @# Z: z8 ~
y_pred = (x*w+b) # 预测
* r8 V( J+ M" G) A! q y_pred.reshape(-1)$ @2 s' _. }7 T* f I2 M7 E
, g" @9 S! q r loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
6 I/ N P3 j9 ?$ H3 x% i losses.append(loss)8 Q9 o4 o+ F0 |/ E+ E$ |& v
/ P; \. E, C7 p1 z
loss.backward() # autograd
/ T, X# }1 V* i6 N with torch.no_grad():
9 V8 p! d, d8 n1 [5 g% ` w -= w.grad*0.0001 # 回归 w3 U# F# a) i3 ` w6 E x0 ? ^
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
6 l+ f% O9 O$ A4 V, y1 F w.grad.zero_() . y* B' ?! w7 {' y$ x2 \
b.grad.zero_()
4 Y( N8 D8 _ a( p( {2 A9 \$ p+ y) ?( y, L/ \8 C6 Q
print(w.item(),b.item()) #结果
' [6 R" ~9 i# G" l0 F. O& G4 T# {+ w1 }
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625% f8 \& N; U+ J; N% k- ]7 K
----------------------------------------------
) L2 j) c; ?( _/ }% r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。. `; ^: c% \' C5 m
高手们帮看看是神马原因?
4 v: [& ~: ^% m* U) \ |
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