TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
" C# g1 N% D: W+ F5 P) b( ?/ B1 T3 \9 K; p/ D
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。8 F- a6 h0 U1 D' I. i E
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
0 N* ?0 x" M Z5 k/ y7 c----------------------------------------------" ~% F5 X' V" A. G; \1 V( X
import torch
/ @- S( W- k( }import numpy as np0 S. M$ M1 N% G8 s2 \& Z$ Y5 p" R3 {1 X
import matplotlib.pyplot as plt
& B2 g$ D8 ? W- B l# Rimport random6 W* d) U# | B$ g2 D- h3 Q
5 {$ P0 c2 [1 c2 E5 w0 B: B
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 M5 p$ I1 E4 z! y7 m
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=153 ], Z2 B& C' e: x2 {! x
! i- d% E6 @+ ^* W* q( s" W7 z6 f
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
8 w4 a% j {( K s! ~* ]b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
]2 m' x7 I. Y" J$ T( A4 e& M0 c% j/ V. s# F7 e- }/ W8 f
epochs = 100' i+ S* j1 `& L1 T
# L7 i |* Q; ]* v7 l' alosses = []2 i1 }: I' l5 }% U# i0 U8 W4 E
for i in range(epochs):
: i: `9 l. V$ H2 Q y_pred = (x*w+b) # 预测
: l+ D; ?3 W. k y_pred.reshape(-1)1 n. a/ F# P& G9 H6 l, _
% J, P# h2 \0 P* I loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
8 V/ V; D3 K9 D- ^; C1 G, R/ ] losses.append(loss)
: k) n0 t6 Q) S% [2 Q3 F& f
$ E5 M6 {4 R; p7 n! b loss.backward() # autograd4 U# J, \) b6 t3 _0 T( r
with torch.no_grad():
* n# I2 l1 `% Z' z2 D. E w -= w.grad*0.0001 # 回归 w c+ K" t* e) F6 v8 n1 l5 z
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
% z- H" i9 U6 |" ~/ `: k& I w.grad.zero_() 6 u2 [+ `( z! [! `* V; x) C
b.grad.zero_()
+ k$ A6 X: F# A. |3 J" \7 m2 b m" a; `# [3 x2 C4 R' F
print(w.item(),b.item()) #结果6 F8 q# ?# Z/ v" V4 p
% B$ F. l$ k: b5 t% V
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625" z2 x7 u, X/ [$ Z& q* o& h
----------------------------------------------
: h4 Q: z4 v g m+ n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。
8 x% Y0 M/ ~) s; l高手们帮看看是神马原因?; E4 r; X5 X9 @6 n: j& P- G
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