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 - n( A* y& h( g F
+ o9 |& H3 x" M. Q e为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。- h: C% x9 _- s/ q9 h; |: m
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
2 l5 t2 N. D* ^: U! ]----------------------------------------------: h. Z( T. K1 H+ g% T# r3 ]
import torch
7 L/ O" f# X# H {$ Qimport numpy as np
$ B" r* k( m1 X6 F3 q9 Fimport matplotlib.pyplot as plt
2 o% g x+ l" v/ h* r, d) g2 jimport random
' A7 ?( {: u* C/ q2 O# }( _
& \8 Z# Y$ z s5 f7 o; |1 s3 ?, \1 a7 }x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% _" Q5 ?( n% jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: U8 }- [" Q) N# }0 H9 O
' a. I9 Z: k+ c& Mw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b. n/ L3 l) T3 ~$ R4 v& ~/ ]
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) V c% x0 }0 S9 }( K0 R/ R9 I
' q; q7 `- i( ~$ ~# [epochs = 100
' C# r7 ^5 L& f) ]5 F0 u$ M& O
, |3 [4 t* w' Z# {' R: l# ilosses = []
/ H$ F" T. ?8 z6 m. c, ufor i in range(epochs):
i8 S! R* v" }& s Q/ \( Y y_pred = (x*w+b) # 预测
' X9 P: ]0 q6 k5 Y o: G y_pred.reshape(-1)& @# u& T* ~: T# _* a+ w. m
$ I) i$ J. H. c) ]4 E$ s
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
! r k' W/ u6 g \ losses.append(loss)
* ~6 Q- E+ g0 m2 r 0 f' o6 {3 L7 X; w. @
loss.backward() # autograd
1 o1 [7 a5 E; X- c* v4 K with torch.no_grad():
$ J8 G' g# P8 {' @4 g$ T' L' w w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
' h7 e$ d" `( E, N% F: y1 O b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
# X. R: j$ f3 a w.grad.zero_() & T2 H S3 Z& }
b.grad.zero_()& f5 [9 l) M) O3 |' R7 W
6 o% T- z& M6 T$ {9 _/ p# k
print(w.item(),b.item()) #结果
4 A3 h) E! b d8 d+ i4 V. Q0 E5 M/ M
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
# g2 [3 u8 M2 t( S0 t- h----------------------------------------------: }9 O/ m# X& e; a9 ~% ]5 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。
5 B. K+ M) U. ^7 |5 H6 {5 _高手们帮看看是神马原因?$ U$ I" O3 E7 X& N; K# T
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