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Theano 实例：线性回归

基本模型

在用 theano 进行线性回归之前，先回顾一下 theano 的运行模式。

theano 是一个符号计算的数学库，一个基本的 theano 结构大致如下：

  • 定义符号变量
  • 编译用符号变量定义的函数，使它能够用这些符号进行数值计算。
  • 将函数应用到数据上去

In [1]:

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import theano
from theano import tensor as T

Using gpu device 0: GeForce GTX 850M

简单的例子：\(y = a \times b, a, b \in \mathbb{R}\)

定义 \(a, b, y\)：

In [2]:

a = T.scalar()
b = T.scalar()

y = a * b

编译函数：

In [3]:

multiply = theano.function(inputs=[a, b], outputs=y)

将函数运用到数据上：

In [4]:

print multiply(3, 2) # 6
print multiply(4, 5) # 20

6.0
20.0

线性回归

回到线性回归的模型，假设我们有这样的一组数据：

In [5]:

train_X = np.linspace(-1, 1, 101)
train_Y = 2 * train_X + 1 + np.random.randn(train_X.size) * 0.33

分布如图：

In [6]:

plt.scatter(train_X, train_Y)
plt.show()

定义符号变量

我们使用线性回归的模型对其进行模拟： \(\(\bar{y} = wx + b\)\)

首先我们定义 \(x, y\)：

In [7]:

X = T.scalar()
Y = T.scalar()

可以在定义时候直接给变量命名，也可以之后修改变量的名字：

In [8]:

X.name = 'x'
Y.name = 'y'

我们的模型为：

In [9]:

def model(X, w, b):
    return X * w + b

在这里我们希望模型得到 \(\bar{y}\) 与真实的 \(y\) 越接近越好，常用的平方损失函数如下： \(\(C = |\bar{y}-y|^2\)\)

有了损失函数，我们就可以使用梯度下降法来迭代参数 \(w, b\) 的值，为此，我们将 \(w\) 和 \(b\) 设成共享变量：

In [10]:

w = theano.shared(np.asarray(0., dtype=theano.config.floatX))
w.name = 'w'
b = theano.shared(np.asarray(0., dtype=theano.config.floatX))
b.name = 'b'

定义 \(\bar y\)：

In [11]:

Y_bar = model(X, w, b)

theano.pp(Y_bar)

Out[11]:

'((x * HostFromGpu(w)) + HostFromGpu(b))'

损失函数及其梯度：

In [12]:

cost = T.mean(T.sqr(Y_bar - Y))
grads = T.grad(cost=cost, wrt=[w, b])

定义梯度下降规则：

In [13]:

lr = 0.01
updates = [[w, w - grads[0] * lr],
           [b, b - grads[1] * lr]]

编译训练模型

每运行一次，参数 \(w, b\) 的值就更新一次：

In [14]:

train_model = theano.function(inputs=[X,Y],
                              outputs=cost,
                              updates=updates,
                              allow_input_downcast=True)

将训练函数应用到数据上

训练模型，迭代 100 次：

In [15]:

for i in xrange(100):
    for x, y in zip(train_X, train_Y):
        train_model(x, y)

显示结果：

In [16]:

print w.get_value()  # 接近 2
print b.get_value()  # 接近 1

plt.scatter(train_X, train_Y)
plt.plot(train_X, w.get_value() * train_X + b.get_value(), 'r')

plt.show()

1.94257426262
1.00938093662

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