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 & F) A3 l( @2 a; K
- B3 q9 I0 u/ A, m4 F
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
! E. n, K; d8 Y+ }( ?* APytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:+ ?5 t; ?# g4 m. B) E0 ~3 f
----------------------------------------------' o7 @6 H5 f9 W) ]; z$ Y, L
import torch9 [' w* f" Z+ \
import numpy as np0 B7 Y4 Y5 y7 l: G% [
import matplotlib.pyplot as plt
' J! R3 b: T( c; n0 @import random2 i/ m1 s, P7 x7 \
i) s* t# n4 l& U" gx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) t$ y4 i& Q1 t6 |' ly = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=155 p4 U, P0 h" x7 v! E
u' W0 \! R' Q
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b7 S5 d- H+ j* e: j! ^) v
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( t% p9 f8 Y( x5 y/ u
2 K6 t/ z' C7 d) {% yepochs = 1009 u8 I) f" u: x2 E( D0 | n
- ~9 V4 [8 K# S( C. Nlosses = []
/ J$ c! s. x e* {2 I4 Dfor i in range(epochs):
~1 \1 a/ d/ x y_pred = (x*w+b) # 预测
6 g5 s N8 P. ]: d" p" V y_pred.reshape(-1)4 [$ x5 n5 b+ G% H& X f
8 W: h/ A5 f. O {$ y loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
/ ]7 q8 ~. x b1 [9 v; Z, j5 n5 i losses.append(loss)1 M) Y0 W1 l& D/ Q2 y- o, ~
# \0 w+ w8 {: z# o2 e9 j
loss.backward() # autograd) T' x2 Q0 {9 K& u
with torch.no_grad():
# N- `; M$ V. y# k7 R w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
8 ] ~9 @4 ?6 r6 O k' M6 \9 R4 B b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
& [; D" r) d3 Z: l8 R w.grad.zero_() ) s+ I9 s8 O- X0 b q) ^3 g6 m( B0 p6 X
b.grad.zero_()
# D4 F) G1 t1 H: D. l
8 S* l/ @' Y8 K% Q9 S$ I6 Pprint(w.item(),b.item()) #结果
) z# G# v8 R; d: H' q% a
% X6 f1 [5 E" V. O1 d: POutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625$ r2 {% o$ b& L2 ^
----------------------------------------------- W. k5 e6 ~ x1 `5 k' _. q: Q
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。
4 Y+ \5 q/ h' m$ Z! V高手们帮看看是神马原因?
5 s, n9 B" Z6 s7 l. w5 D |
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