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
$ C! }( M4 d3 H2 ~4 J: M
9 P" Z6 Q5 p! F/ |/ N8 c! f' U, X为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
% E- ?: H7 _$ k6 |Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归: f# ~+ Y1 }' D. |+ X4 `
----------------------------------------------* x) g! V! Y: Q& M+ _
import torch% Q8 j: W( S$ B7 @9 L8 M1 K- O b
import numpy as np
$ o# i* R3 G' n9 aimport matplotlib.pyplot as plt
0 _4 K% s! }, |! Bimport random/ g5 j8 g, W( M4 d2 a) @& W
* b" B" K' r5 b {. Wx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))' h% z, `* w" A$ G% \
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15) I2 m* k( b$ b! J4 E1 X- E1 ?: @
+ d$ B* G5 G; p3 r/ ]# @: e! {8 j
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b* z8 J* Y6 ? J3 b# b k+ R
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)7 {8 I6 C' F$ h0 h
, s$ F+ c7 G7 Jepochs = 1003 P7 ^* i$ e: o, w+ Y; b
; s: I1 J% L0 s2 h/ a
losses = []
. W* a% x7 F- ?for i in range(epochs):
7 s: }2 m1 Q2 v" w2 _ y_pred = (x*w+b) # 预测
- N5 X8 n3 `1 {; L8 w y_pred.reshape(-1)- v: _/ G Y2 g3 V1 D
# k! l" {$ d( f; y! Q) G
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss- _: a$ I3 R3 Z
losses.append(loss)9 }1 W5 ?) { s" |
3 ^% @& d( J0 Y' Z
loss.backward() # autograd! I; C" h/ c) j' k- `# k, B
with torch.no_grad():: j6 I3 E* h: r/ b% {
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w; q' F0 ? G6 m' {5 ^4 w
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ; G6 X( K; c, U7 @
w.grad.zero_() : p$ c* }) A! e/ k
b.grad.zero_()2 N' X# U: t* @3 B
5 c9 w. {" s* h# ?5 e6 n
print(w.item(),b.item()) #结果
+ c9 v' A0 _$ [* W; Y
1 t- f1 ?3 q! b6 s" G* @# g6 j+ vOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625
+ i/ D4 |9 B6 P8 D$ r) r----------------------------------------------6 P' b7 s! a7 P" X1 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。: b8 |! D) D4 j' L/ q2 N2 [/ n& E2 u
高手们帮看看是神马原因?3 }8 u: Y( t9 W' F, f0 x
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