TA的每日心情 | 擦汗 2024-12-25 23:22 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 7 Y5 j" W6 o- r; M0 U' o
7 z& f, P& o' X+ k
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。2 H% X$ }+ i3 q8 n. d( S* r
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
9 R. Q; c# s# n+ j; [----------------------------------------------
J/ R1 X4 g6 `: ^; Q5 v1 w. ]3 |import torch
' s# a8 W) H0 A+ Oimport numpy as np) C1 V5 h% X6 e' d% x+ v
import matplotlib.pyplot as plt
/ T6 {: l* n( w2 L, a% Eimport random$ Z5 m( e3 J" N7 a+ [/ U+ U( ]
2 o$ w1 L* J- E: s4 i7 |, q% _
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% h6 z! v9 o, T b& P/ ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& N+ t' r( [* _# @" U5 u3 c, E
$ | s: v; Z" k, s
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
( B1 o) e3 W+ i, E. q, b; Wb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
* ]: m, F' b% a% m# O, G0 V3 _8 l) u4 ^5 Z
epochs = 100
9 t4 Y1 z% {+ \9 L% [9 y% Y& D: U- I L
losses = []
+ j X% |# k$ E2 afor i in range(epochs):
. R6 W3 c% }0 L1 T3 l1 ~ y_pred = (x*w+b) # 预测
4 R6 {$ ?* ?4 a- a" y& z9 K y_pred.reshape(-1)
) q; o1 ?5 U- K p4 B 2 V( G4 q/ U% y9 `% n
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
5 l, i9 B8 Y& |# } losses.append(loss)4 N+ O7 t" k: h; N7 c
; I; R8 b- m9 ~ loss.backward() # autograd0 ~8 G+ l$ v5 f; n- a/ k
with torch.no_grad():# B/ _/ ?) W3 P" ~' h( a
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w$ S; H4 Y% |$ Z# y. [
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
& m6 r" Q' G8 L2 O w.grad.zero_() . j6 C! E+ s, c) v! I: e% o( w
b.grad.zero_()/ a( X/ r# T# Z- a' h1 U
9 \/ O/ R* T6 M5 {& }print(w.item(),b.item()) #结果
' A( ~8 C- [" D4 ^+ m2 p6 C
( \) \$ J! u- @% P( c3 AOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625( Q# w' ?- l% F2 U- E$ K! f- O
----------------------------------------------3 N1 I+ T( E" v. S0 ]5 h
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。8 p, [& q9 G+ s# [6 Y+ s7 y6 ]. I( y
高手们帮看看是神马原因?
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