pytorch深度学习：线性模型y=w*x+b

2021-11-29 13:30:55 阅读：120 来源： 互联网

标签：loss val pred np pytorch Axes3D 深度线性 data

数据 x_data = [1.0, 2.0, 3.0]，y_data = [5.0, 8.0, 11.0]
模型选择：y = x * w + b
代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [5.0, 8.0, 11.0]

def forward(x):
    return x * w + b

def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred-y) * (y_pred-y)

mse_list = []
W = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
B = np.arange(0.0, 4.1, 0.1)
[w, b] = np.meshgrid(W, B)

l_sum = 0
for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
    y_pred_val = forward(x_val)
    loss_val = loss(x_val, y_val)
    l_sum += loss_val

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(w, b, l_sum/3)
plt.show()

运用Axes3D显示的w, b和损失的关系的关系图如下：
在这里插入图片描述

标签：loss,val,pred,np,pytorch,Axes3D,深度,线性,data
来源： https://blog.csdn.net/shoppingend/article/details/121607632

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

pytorch深度学习：线性模型y=w*x+b