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
) R+ V) q4 [. n9 O- G4 w U9 q
3 t H) b/ K- j5 M' U$ f为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。$ `) c1 t- _/ \6 T6 [! q- X
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
) G) F% c5 {' r% n; o% Q2 i& C0 e----------------------------------------------
2 i) w; L5 M. Timport torch5 n, N0 ?8 ~. r- I0 h
import numpy as np
1 N7 X- X9 I) W% limport matplotlib.pyplot as plt
# M9 \' X o" m7 k" z s2 ?6 z' Fimport random
: f( N4 L' b- n! R
# E; ?2 h: \7 Mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! m6 l6 z& N0 N% ~0 x) My = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
1 B; X1 l2 [& B/ m
3 | _9 e, h2 y( |/ mw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b! A3 B8 h4 A* R( n! [# J6 {- {
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
: \8 A! w# M+ t+ \) m9 P1 h2 D6 C1 g# ?) s, v: b& l
epochs = 1003 o+ Y6 o x# i9 o4 J
! d# J0 p: L" J l* E
losses = []) _7 n; O# C2 S2 z, m0 u
for i in range(epochs):
' l% X" D; T$ V7 w$ ]# K y_pred = (x*w+b) # 预测
* u0 e1 X D% I& ~ d, p y_pred.reshape(-1)# r; ~1 [* I4 N0 A" v- U Z
4 ]9 N+ {( V) U$ ~8 W loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss, _' Q8 z. V- v4 |8 k; A& @
losses.append(loss)
! W6 X4 m: d6 \2 E- e3 l ! g6 t4 {5 ?' G, B* r6 q
loss.backward() # autograd: o# J3 r @5 `+ L% M4 k
with torch.no_grad():! h( i3 u! f* q' c- ^
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w8 x9 u. n4 K: k- E
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b % d9 E5 e7 \( q8 m* n
w.grad.zero_() ' X, J" W& J5 a
b.grad.zero_()& A! a/ b7 `3 G7 @2 a3 a t
3 t% X5 J# G8 v
print(w.item(),b.item()) #结果
* h" J! W( W0 Z p! q
4 S8 b, G; K& w. D( _Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625, z' f$ Q8 n* X* v' J
----------------------------------------------
M0 u7 B' L. {! t0 W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。- m- k' e9 f k6 k
高手们帮看看是神马原因?0 z; u, _" J0 Z" L7 j7 z; N9 e
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