TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 . w) h- {3 m2 R. A0 }; i2 L- }
1 J, @9 v6 ~0 @* P" \' ~' E为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。- L7 \3 g1 A/ c% y2 R ]
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:6 u% w2 C( g% n3 ?5 j( S! R
----------------------------------------------
2 T, K) T/ C$ E5 H1 M# simport torch
" z |; A& z6 @" vimport numpy as np
( ]& s) T8 M! s2 y9 p$ Wimport matplotlib.pyplot as plt
4 N7 F5 N& _$ q$ ~/ [% Yimport random
1 E# w6 \5 Y) \9 K5 [, k; r E+ ]9 |! K8 |* l! n
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))! k- z1 M; ?8 C# j+ N4 a
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
( |" [' |# g% g) X# x8 u, {& W; n* R5 T* X' |4 |
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b5 h3 l/ M; u: t T m i w- \
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% A' H$ H+ V; X" V) K/ E: g: q' v9 d
* c$ k9 @( _* m" p, ?2 i- tepochs = 100. i9 l: t% A1 t
; R0 d3 F/ ^ O" ?2 Y! ~% N
losses = []
5 F1 J' {: g9 [* Bfor i in range(epochs):
" \( L4 v- F5 g, C8 W! r+ _ y_pred = (x*w+b) # 预测2 S, T3 m0 _% w( A
y_pred.reshape(-1)
8 z# r& H: R2 K4 B 8 A2 ^& v. Q0 ~3 k- x% P' p
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss( ~3 v1 U' @- o# I
losses.append(loss): U; d# A% a0 A' G9 i
( ?4 c+ A: X# Z* F' r( t loss.backward() # autograd/ ^9 ^3 h/ M, Q- j" X. N
with torch.no_grad():
. B$ ~; e/ J$ O# X$ H$ U9 ]3 n8 E w -= w.grad*0.0001 # 回归 w/ S" {, q. \" K! B0 S1 B3 ^
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b . J$ C6 o0 v" L0 i5 t0 | U; f
w.grad.zero_()
& F3 Z X: p/ l8 R b.grad.zero_()
3 d/ J, U5 N) l K% k# U+ x) D4 X4 P" q/ w* d3 ~9 m2 ~! K
print(w.item(),b.item()) #结果
7 q9 u$ C" a' j# B" } ?' D
9 R# J) g2 a; {: y9 E3 nOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625; Y/ f9 z8 M( u0 B) P2 x' v
----------------------------------------------* S; C5 v* v. @
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。/ r7 j$ P$ b3 n# {: h% Q
高手们帮看看是神马原因?6 w& k; u+ Q* R4 D* _' n" p
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