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 . a5 h: e3 p/ u8 t; R; q1 F- @2 f
/ h7 O4 q- ]# L# K为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
" [' J" k9 T6 U2 ]8 wPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:6 M, M9 ?& |' P" K
----------------------------------------------
+ W: \+ k; N" B9 nimport torch
, c8 {4 J: s) gimport numpy as np
- k+ G) G* ^4 S3 f; L& N; pimport matplotlib.pyplot as plt: y, w/ L" L% p& L5 B
import random
% H5 ?. n h: x3 h, J( x9 ?% R# M* j# ]5 B1 \" Z0 B% X, f6 j$ @
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ g P' ?3 F/ D$ b( J: e1 i+ I% Y
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
+ H3 Y5 [( G P! ?" S6 O, p v9 A( L! \0 H5 b8 o/ C$ c$ ~
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
) M/ N2 a" r, Rb = torch.tensor(0.,requires_grad=True): p6 i8 a" t. P9 b
. _7 {6 }) h& K% y1 {4 Y; X. X- }epochs = 100
. j4 x. x7 B8 b6 r: k$ M1 E' w) {5 H9 c! ~* L" ^" q: U
losses = [] `: c$ W5 l9 F' t! i7 @
for i in range(epochs):
6 z3 x9 j; P' r% h y_pred = (x*w+b) # 预测
, e5 Y$ U/ r# x) k8 d1 ~- r2 p y_pred.reshape(-1)
# w+ U$ \0 m5 ^- v
! z& Q" k! G3 c' W loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss% _1 z! L. t( q! s
losses.append(loss)
7 E7 j% T( k/ p8 T7 ~2 ]! Y7 j
9 `% T7 S9 Y* S/ O I, W" o- ` loss.backward() # autograd
& n: |4 j' p; E L, U' S Q with torch.no_grad():
/ m: T; n/ C' o$ x2 h- o w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
2 J1 i; J0 G5 C b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
. l: j5 z# B+ l. h) w6 q w.grad.zero_() . U' G" u r( d" ?. i$ X' k
b.grad.zero_() L" E& e2 p7 P- ]
3 F& G7 o; B0 q+ p2 A
print(w.item(),b.item()) #结果
/ k+ z0 V d- f, t7 o" r; G" g' j7 Q4 f$ a! A
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625( e7 G" T: A( n8 Z1 l$ {' q6 E) P1 ?
----------------------------------------------" J# g2 w; \- Y8 H" E
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 [% R1 `+ y4 T1 G, @8 ]/ n高手们帮看看是神马原因?
! Q3 @7 E/ a. I |
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