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
6 ]7 [0 K" d! b- `* D6 \) x* c
1 m3 ?9 Y8 ^) e+ O为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
8 t% H% [$ u3 }: m% x qPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
: R2 w0 m6 U2 y7 g4 E----------------------------------------------
6 z7 g$ t1 L4 ~( r# Z+ Aimport torch
+ A$ C# V* ^& } g* e2 n1 Dimport numpy as np5 y9 g* p+ @( m& ~
import matplotlib.pyplot as plt2 b" V# f" ~9 g1 J- n) E7 o1 s
import random
3 L7 j/ u1 r/ A
" t* ~7 V2 [# Q+ H- A, _/ Lx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))4 X( J: Q% _7 [( R; K" N
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15/ M0 a1 T3 s) l& c1 Y* b3 X
7 h. t5 C1 P2 B0 e* F5 V9 sw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b8 ]& s9 q9 u4 \2 s
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
9 d) q5 N; Y: s0 h
2 L$ t7 k1 p8 s: R9 mepochs = 100$ d) g* n9 z: N: Q% ~
7 P' x$ m8 p% \; Z' v' zlosses = []% {% D" o8 f0 z C) }5 t$ Q% a
for i in range(epochs):' w- W5 n& |8 w1 |+ d' j
y_pred = (x*w+b) # 预测# U* q& o5 m6 [; H l, H
y_pred.reshape(-1)) K1 |2 a: D3 Q. O3 o& ^
4 n K- ?* z; H
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
+ S8 F7 s* G; p3 E losses.append(loss)
1 T% S- c" v: F: P* s) W 8 j3 u( e* Z9 [- ^/ ?
loss.backward() # autograd
4 ]* N1 [8 j# N; W! y8 Y0 k* G: v& c9 x* G with torch.no_grad():
$ G9 L4 I+ l: f" k! a w -= w.grad*0.0001 # 回归 w/ M, L0 ~! m; }9 E9 u- Y
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ' O) K6 ^& S$ O0 J% q( Q' g
w.grad.zero_() & i4 O4 }& j+ l2 ^$ e' ~8 Q0 |
b.grad.zero_()4 f1 u1 I0 N1 y# X+ _; W
# B+ T. o' n9 Uprint(w.item(),b.item()) #结果
9 c* r) Z: `& Q7 }" T: P e ]1 @2 W
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
; O- H7 u, b/ I/ q. ^# s* p----------------------------------------------9 K- K8 T: c! s7 O. y: T* t
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。
0 n0 N7 |1 y- p: `高手们帮看看是神马原因?, P9 |$ U. H2 L( `" Y% ]
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