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 9 I* `( M2 E# `: ^3 [7 n& B, H
5 y4 L6 y$ D0 n8 m/ E为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。3 D+ e) q6 n+ a
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:; e7 ~+ e- d+ R" w7 F# i
----------------------------------------------
; M. W4 G+ I; G: zimport torch
3 y! V7 \" K' z7 x$ Uimport numpy as np- ]" ~: a1 B/ A; m& G, @; \
import matplotlib.pyplot as plt+ Y- Z4 ~5 U. @6 \7 ~" \- `, y: G
import random
8 Y. F0 A& c' \- S' x4 X" }4 B8 t1 M3 r. O$ V5 W
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))* ~# d/ d1 U8 S- e8 F
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 w+ w4 Y5 J$ i3 R7 I
3 `6 C- j7 Y6 U) ~7 u
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
2 X, a5 i$ V1 b/ k Y2 j6 u" X: Z7 zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 X5 [/ i8 v" ~$ {0 d) l7 b5 |
( S5 ], Q8 s1 ^6 hepochs = 100
* a9 I; B" | s6 q4 `
, B; j9 Y/ v) T+ g; O5 Olosses = []8 R! v, k$ _6 A5 h. V
for i in range(epochs):/ R5 n c5 Z1 D) i/ o
y_pred = (x*w+b) # 预测
c" e7 o) `: k9 [ D; s y_pred.reshape(-1)
! V- d1 v, _6 h. @ 0 l5 @3 d5 ^% u" w6 m& I4 s6 `
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
9 X# C/ m1 o; h, t/ ~- O& ]+ i, j losses.append(loss): r) K" Y% B8 H; K8 K
2 Z& S% t$ Q6 e$ M3 O# a4 W( ?
loss.backward() # autograd
* v, F! N% W3 O9 X6 w- q2 R) k& `5 W with torch.no_grad():$ X1 L) T- n' W% A& m
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w) r4 ]8 u6 r7 B' T2 Y% c ~
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
" o8 U3 a' p% q w.grad.zero_()
) y" p+ w# G+ u; c b.grad.zero_(): @5 r" }$ @: y$ S
* N8 J- R5 v6 Bprint(w.item(),b.item()) #结果
- T7 n( T- I; M3 S9 s( P- Z! J2 z, t7 _; t
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
+ ?+ R# Y" q9 r8 X, t8 h- T----------------------------------------------2 ?* s4 _, l* E( 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。- v% G8 K$ }4 S, R! @- t' b
高手们帮看看是神马原因?
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