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 4 y6 G& d1 V( U
1 E3 b) Y, Q6 Y# b
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。0 Z) t* f5 `* W4 k4 o6 v4 h; _
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:4 {: s f# O; I9 a
----------------------------------------------
' W' ]& v. M8 Q1 X% @import torch
) H6 p; b1 Z7 r% jimport numpy as np
, C; D, F3 s3 R) ~0 C& Kimport matplotlib.pyplot as plt
3 I5 }% h7 e" z/ y$ }" Pimport random
$ V: y$ B! @. _; y; R' a& q6 h) q2 U2 G: H% O! c( B
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
/ X7 r! f) \. |/ L+ ly = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 y% _# W5 R9 G2 [/ q
, y% W7 k# y: N6 T, ^7 Q- B' S" lw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
& |; `6 A) {4 k) k, {# Kb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% s l; C; i* B, _: I3 _: | i0 c/ {" S8 Y6 X
epochs = 100
& V' |7 [! H& ? _) a9 ~: w+ Y( k3 ^8 n' a6 j- y7 D9 h( I
losses = []$ N3 R0 Z0 l! I7 S: t" r
for i in range(epochs):
4 v8 L* i7 F+ U y_pred = (x*w+b) # 预测
- J% y& N$ E! @" o y_pred.reshape(-1)
7 c0 b- N1 s, S6 q0 `, L : I' D% k8 c1 b+ e% R5 B& H( M
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss( o7 Y/ k0 u% Z4 B& w+ [
losses.append(loss)
5 K2 E/ T: s# ]) I
8 j! V+ b2 c8 j. [ loss.backward() # autograd
6 v- z+ W7 P* V& U with torch.no_grad():
% `4 K" s! z) A w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
) g% v6 [" b+ }8 E8 C3 k0 l% r& [0 q b -= b.grad*0.0001 # 回归 b 2 B6 R: T% K6 F- V
w.grad.zero_() " g& q' Z: Q8 F" V& M/ {" y/ l
b.grad.zero_()
1 l) x8 A' ~& M/ N. M7 I9 ]2 n; v
5 q( u$ y0 p \- ~) Oprint(w.item(),b.item()) #结果
! q" }! x# ~+ d) m. G8 J
! z4 q3 b( Q; lOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
8 c4 Z0 [8 A9 K, x1 w----------------------------------------------
. {; {7 e% u2 K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。# g1 R7 M/ G. t8 E8 ~- y! K
高手们帮看看是神马原因?! S* U7 ^+ t, H$ X
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