Python反向传播实现线性回归步骤详细讲解
目录
- 1. 导入包
- 2. 生成数据
- 3. 训练数据
- 4. 绘制图像
- 5. 代码
1. 导入包
我们这次的任务是随机生成一些离散的点,然后用直线(y = w *x + b )去拟合
首先看一下我们需要导入的包有
torch 包为我们生成张量,可以使用反向传播
matplotlib.pyplot 包帮助我们绘制曲线,实现可视化
2. 生成数据
这里我们通过rand随机生成数据,因为生成的数据在0~1之间,这里我们扩大10倍。
我们设置的batch_size,也就是数据的个数为20个,所以这里会产生维度是(20,1)个训练样本
我们假设大概的回归是 y = 2 * x + 3 的,为了保证损失不一直为0 ,这里我们添加一点噪音
最后返回x作为输入,y作为真实值label
rand [0,1]均匀分布
如果想要每次产生的随机数是一样的,可以在代码的前面设置一下随机数种子
3. 训练数据
首先,我们要建立的模型是线性的y = w * x + b ,所以我们需要先初始化w ,b
使用randn 标准正态分布随机初始化权重w,将偏置b初始化为0
为什么将权重w随机初始化?
- 首先,为了抑制过拟合,提高模型的泛化能力,我们可以采用权重衰减来抑制权重w的大小。因为权重过大,对应的输入x的特征就越重要,但是如果对应x是噪音的话,那么系统就会陷入过拟合中。所以我们希望得到的模型曲线是一条光滑的,对输入不敏感的曲线,所以w越小越好
- 那这样为什么不直接把权重初始化为0,或者说很小很小的数字呢。因为,w太小的话,那么在反向传播的时候,由于我们习惯学习率lr 设置很小,那在更新w的时候基本就不更新了。而不把权重设置为0,是因为无论训练多久,在更新权重的时候,所有权重都会被更新成相同的值,这样多层隐藏层就没有意义了。严格来说,是为了瓦解权重的对称结构
接下来可以训练我们的模型了
1. 将输入的特征x和对应真实值label y通过zip函数打包。将输入x经过模型 w *x + b 的预测输出预测值y
2. 计算损失函数loss,因为之前将w、b都是设置成会计算梯度的,那么loss.backward() 会自动计算w和b的梯度。用w的值data,减去梯度的值grad.data 乘上 学习率lr完成一次更新
3. 当w、b梯度不为零的话,要清零。这里有两种解释,第一种是每次计算完梯度后,值会和之前计算的梯度值进行累加,而我们只是需要当前这步的梯度值,所有我们需要将之前的值清零。第二种是,因为梯度的累加,那么相当于实现一个很大的batch训练。假如一个epoch里面,梯度不进行清零的话,相当于把所有的样本求和后在进行梯度下降,而不是我们原先使用的针对单个样本进行下降的SGD算法
4. 每100次迭代后,我们打印一下损失
4. 绘制图像
scatter 相当于离散点的绘图
要绘制连续的图像,只需要给个定义域然后通过表达式 w * x +b 计算y就可以了,最后输出一下w和b,看看是不是和我们设置的w = 2,b =3 接近
5. 代码
import torch import matplotlib.pyplot as plt def trainSet(batch_size = 20): # 定义训练集 x = torch.rand(batch_size,1) * 10 y = x * 2 + 3 + torch.randn(batch_size,1) # y = x * 2 + 3(近似) return x,y train_x, train_y = trainSet() # 训练集 w =torch.randn(1,requires_grad= True) b = torch.zeros(1,requires_grad= True) lr = 0.001 for epoch in range(1000): for x,y in zip(train_x,train_y): # SGD算法,如果是BSGD的话,不需要这个for y_pred = w*x + b loss = (y - y_pred).pow(2) / 2 loss.backward() w.data -= w.grad.data * lr b.data -= b.grad.data * lr if w.data is not True: # 梯度值不为零的话,要清零 w.grad.data.zero_() # 否则相当于一个大的batch训练 if b.data is not True: b.grad.data.zero_() if epoch % 100 ==0: print('loss:',loss.data) plt.scatter(train_x,train_y) x = torch.arange(0,11).view(-1,1) y = x * w.data + b.data plt.plot(x,y) plt.show() print(w.data,b.data)
输出的图像
输出的结果为
这里可以看的最后的w = 1.9865和b = 2.9857 和我们设置的2,3是接近的
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