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 ' E- U4 _! Z/ X, }" T1 r
0 u1 u( J. n3 P" _! o7 X7 I
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。* v9 Q: c5 l& F$ |0 t5 t: f
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:; N( e1 `9 n7 e( t
----------------------------------------------$ ?* R5 _9 |* D" t, L- A7 ~
import torch
3 m0 @" j; |5 [& nimport numpy as np6 N6 v" V8 [0 D, E5 b
import matplotlib.pyplot as plt
1 i4 D& k- A* K$ Jimport random
1 M1 u( H" C7 `. H2 i9 o
9 y W6 y+ z/ T$ `# ex = torch.tensor(np.arange(1,100,1))% Y2 s4 |3 x" J1 `' f' @! |! X
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* V1 o2 }8 I7 u
, Q0 o- a' u" Z' Y. bw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b# a3 m) w, p' b; B
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
. ^ Q b' ~% y: ]: C
/ A% S* H8 l1 N# e- c' g% V3 }: P; Iepochs = 100
0 N$ @0 ^+ ]2 M* G* \: r8 N# J) P; y4 q9 @2 W2 L# ^
losses = []
+ f) O3 b- F, j4 g! f/ kfor i in range(epochs):
$ v. R6 L0 x' B* I y_pred = (x*w+b) # 预测" ]# O' e# x# w( ]% Z; F# B
y_pred.reshape(-1)
' H5 `4 g- q! S% v1 m
- n, R, z: _4 c8 Q loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss& H8 j K! w0 I
losses.append(loss)
1 Q3 ]; H. ~( ^% d# k! I% Q0 [
- `; {* f& Y/ a/ T% C& Q9 ]' ~ loss.backward() # autograd
. Y- g# e( x9 \ with torch.no_grad():
, n5 y. u& `$ s8 @5 n0 e0 r( z w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
+ Q8 _( \; s( L* s b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
4 h. Q z8 N, s) F" e* j w.grad.zero_()
& q# n' w- M+ O b.grad.zero_()
7 {" i6 {2 o) e9 G3 Q/ f1 o8 ?. J& e. B1 U
print(w.item(),b.item()) #结果) A& P, k+ J; `; m& E9 M! R
5 ]+ x1 b7 I% l9 }& ZOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625* r4 b0 d+ i# B' l
----------------------------------------------
" U4 A5 O) \) J, C9 a7 w* C, b, M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。. g) A+ }7 S1 \( ^1 F# ^6 T& e
高手们帮看看是神马原因?
8 N% b( v3 }& z |
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