TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
---|
签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
|
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
8 a. R& A1 Q) v+ w# A1 i+ X0 Q+ r
+ J* d- r2 ~/ s1 ^4 u为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
# E/ B- b3 c8 F& X! A: h' jPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:: X( x- e, M+ {3 b) i- \
----------------------------------------------; C4 I# U1 J: Q# ]" x/ j6 O7 `
import torch
; b; X9 r. e, y6 w# t$ S# Mimport numpy as np
6 N4 f% W6 `( G8 @: _import matplotlib.pyplot as plt
6 L2 C: Q# V0 \9 z7 Dimport random
h9 L/ k7 ?7 S8 _+ Q- X
/ }5 `/ [) {. y# n7 Mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
$ [. i! w) C# A# n) {! |y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
) \6 J, q4 V0 p5 V, q# s& H- j, m4 t- Q' T, t4 J; t' v0 }. F
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b. ~4 n! z' Q3 |: d N' P4 K" X
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 j: J# z6 s' A2 T, L' [
" \; c& V' H" `. B) @8 Sepochs = 100) ~; z8 A2 W" E. D' r
; T: H+ H* p5 G
losses = []" d: b q2 D, B0 `
for i in range(epochs):, d9 @& J5 Q6 w- Q
y_pred = (x*w+b) # 预测2 M2 U3 j+ F% @$ j
y_pred.reshape(-1)
4 S# p) f0 E6 V+ r( C0 J1 L 8 @/ w: a# Q. b/ e
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss; X3 g" V9 P# ]2 ]5 _# M2 C
losses.append(loss)& \) Z2 t6 D% y5 a# U
4 Z& F- Q3 @5 `
loss.backward() # autograd: Y: z6 {1 Z$ ^1 b' R
with torch.no_grad():/ [5 L- M" F8 |3 r
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w! T8 t7 q/ N) k+ E+ p! I
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b W- W, d$ c4 u: W6 ]. x
w.grad.zero_() ~4 V( @) k' o8 Z0 l3 z: G1 P
b.grad.zero_()
- A0 m8 x0 a+ v% h6 n8 z# O# Z+ l2 ?8 {$ l
print(w.item(),b.item()) #结果
0 X* g! ^+ ?9 k) {$ n' k
( Y' V% @: B' O# B+ `Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625/ ?' D9 v- \' g7 m. n7 s
----------------------------------------------! z9 z7 Q: T+ c( d* G
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。
/ C( e4 n) u/ L+ O/ K4 h {, u" U g1 y高手们帮看看是神马原因?1 y: A( y# [5 f) P# V: [
|
评分
-
查看全部评分
|