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 / m) Z4 l6 L. N( X8 ]
o2 x+ Z4 U, E; h5 \5 ]为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
6 I/ g' p1 t$ Y$ \7 i7 |. u' WPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:+ s* u4 A0 J6 S+ ]
----------------------------------------------
; a) X9 I6 H# R" h, g0 V0 Cimport torch9 Y W* C8 }1 {% ^% c
import numpy as np
1 ^% F6 M- B2 O# k* dimport matplotlib.pyplot as plt i7 J! d" A8 g5 C! U/ j
import random3 y' D" v L- _( n
4 |5 L( c, L2 s( c6 m. K5 a) Ex = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) Y/ u* V& f* i
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
# h) [7 T; q5 c/ B, J d$ ^% t* E% g0 T6 h# z
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
, k7 e; d) |: {5 v, p0 Ab = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* {: Z p5 \. X, p3 Z* T
& R3 U' u" d) L3 }$ J
epochs = 100; k w0 J C4 e
% K* Z, m' f, o6 g: I
losses = []
9 t) U; Z6 j# j6 L' @. mfor i in range(epochs):+ m+ K% E0 Z$ z
y_pred = (x*w+b) # 预测3 T5 Z, Q( s% _3 n
y_pred.reshape(-1)3 R4 v; S/ W8 M+ p: v$ z& d
& a, F! n' [' a. J loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
& b; ^4 H0 c$ E3 i5 a. Q. N4 W1 r losses.append(loss)
5 l5 @9 A4 w+ Y8 R: q* i. n; z1 ] ! b6 T0 N: G* s; i+ U: d! |3 l
loss.backward() # autograd
4 l( \7 g$ _0 h with torch.no_grad():
' L0 c5 A2 c. ~: U0 W& s0 }5 k w -= w.grad*0.0001 # 回归 w3 d7 x$ g' D) [. _, @
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b " Q, l- `' Y% [8 l' _
w.grad.zero_() . }& x4 o! u2 r5 W' d
b.grad.zero_()
6 t; N% f! H% g3 u5 h4 A) D' P2 k: Z5 r9 z9 d" n' X
print(w.item(),b.item()) #结果
' ^5 s- t/ _0 @
+ o+ z$ H$ P9 Y2 X$ W A$ @Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625% @$ e) Z0 e3 ^. s h; t
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4 \& w% U- i# t+ F/ g# o6 G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。
: L( n. K& w6 C: s; u高手们帮看看是神马原因?" A: p/ p+ v4 H m
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