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 3 c4 z) L. w' c4 L. o
- Q2 ?# Z1 r0 H
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。2 G" Z8 ?* _; c: x; `5 H1 z7 t
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
$ o; d6 _5 Y4 V! w1 U----------------------------------------------, L$ S* @. W( F H9 C5 d
import torch
4 g7 O1 T, a. q! g' U& Uimport numpy as np, q6 P1 A1 L2 I
import matplotlib.pyplot as plt; \/ _. n9 e+ {, V2 ~7 ^
import random! z7 |- G( W, P7 k- Z
5 @% C0 g# C( Qx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 O/ r0 R2 }. U y+ w' F/ n
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
+ A# t" G$ `% `/ r: T( E. k" G3 O( i2 |9 ^" b. Z8 i% R
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
+ ^- {: I- j2 |* K1 u( jb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
$ x$ ?4 I; I9 A2 A4 z$ Q$ `( j n! a P9 d% s9 _7 A5 u9 P/ V+ G
epochs = 100
% w4 N) |( J1 g- p* K. i% g9 M8 ~ G! E! ~' x
losses = []
$ J& y( e+ [! Y) I9 Ufor i in range(epochs):, m& N) @0 E+ I# i" D A# S
y_pred = (x*w+b) # 预测( R5 w8 M8 O0 }+ _5 Y
y_pred.reshape(-1)8 m* k; c/ n: @8 C4 [ U
2 _1 J( c$ v9 o. ]3 o$ {, T loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss C8 M6 c7 [7 o+ N
losses.append(loss)( c4 w X/ x, K% i! b1 |
' s! g) z- N0 f$ Y( h
loss.backward() # autograd
# J0 J" } Y( w' G, T with torch.no_grad():
3 [6 u; m& r' M) ?1 z. a, A w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
( g# Y! b% f- ^6 j' z b -= b.grad*0.0001 # 回归 b * s& I7 d5 c3 j; `( t
w.grad.zero_()
4 ]- n$ N% D' d& [7 e5 u b.grad.zero_()
c5 }" W/ [7 ^: J& A5 e
2 s/ V" y, k5 v1 P0 Lprint(w.item(),b.item()) #结果
; D8 C" ?8 |& m: v" i! r% B9 }4 m# _
/ ?7 P& M- U0 dOutput: 27.26387596130371 0.49745178222656258 K6 A6 r) J) N/ F3 y m7 t
----------------------------------------------) {' P/ U& ~$ p
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。1 X7 j4 S! _: _+ h
高手们帮看看是神马原因?& V4 B9 _1 H( K0 l
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