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 . @& Z: l1 p# Y$ ~9 n& e. ]3 }
3 w9 _8 ^3 h. K$ R; C
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
5 Y2 o/ w5 R' T% V. N6 BPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:$ } i8 I2 S0 P2 @- r4 n5 E0 Y
----------------------------------------------6 @5 F7 O, G4 K# _
import torch7 X& N. A! [+ D5 b
import numpy as np! f' H' v5 B9 _. h5 |5 t
import matplotlib.pyplot as plt! ~3 v- O5 }" J0 ^/ Z
import random
* j% o" T s0 ]' z3 C" E2 F* k5 Y) H$ L7 e1 P: A
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& w8 v- ~0 [( V2 u w" K) m% i& Ty = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15% [& c: q! y6 r) O9 g
! l( M/ L0 B( @
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
# {! L: b$ T9 L4 gb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
' s2 j2 m' Q7 s. }- B I- n6 S: W4 ?! R7 [& B z# W/ G
epochs = 100
# J# Q$ P% ~4 b2 F& Z* t- V9 O# H( ^
losses = []) |1 O) p7 u% w! w7 D4 d3 g
for i in range(epochs):9 S9 U* d9 R& R4 {
y_pred = (x*w+b) # 预测
) w$ e2 T; ^* w5 }. u y_pred.reshape(-1)
8 G$ u) e) [; I/ P
0 U: Q9 ]7 x: T loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
% p2 v2 r4 ~4 v" p. ~" X losses.append(loss)
$ K3 e3 ~6 d& _' z! @
' I6 p( ?7 U7 X/ V( x loss.backward() # autograd; L/ ]+ ~ J, J. z% i" Y
with torch.no_grad():% p% A2 ^# r) B# @
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w# t, x+ M4 ?1 K8 A5 G! O$ Z |
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 5 \+ _9 ~' \+ [+ A# D) j
w.grad.zero_()
" s+ D E& j' N& ~6 j b.grad.zero_()
8 T" d: x+ O {! C
* j7 t# V9 w, hprint(w.item(),b.item()) #结果
0 T4 w' Y( ^! t* U- r2 P1 g; q# v( D6 u) h" R! U @ L
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
3 S. G) ]! o& N) [----------------------------------------------9 n' v% D; D8 G* @! A
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。* m3 f: E# ?, [! Q9 _1 z b4 P
高手们帮看看是神马原因?3 p' F8 g4 `1 c t Z, O
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