爱吱声

标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd [打印本页]
作者: 雷达    时间: 2023-2-14 13:09
标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 9 c. j. P, r! u

% ?5 J& n( }% x为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
9 f4 ]4 n/ V. O. w& SPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
0 w( H% s3 k' l/ ^----------------------------------------------1 E9 x; n/ `& x$ R$ u: R. @9 Q
import torch$ f, H9 K  }  U, k/ j0 H) [
import numpy as np" x6 \; Y* w% E: n* W, H
import matplotlib.pyplot as plt2 k! Z0 M9 M2 w. k, O7 w
import random9 i2 w9 b7 P# X$ X! b6 R6 P2 C
2 z2 C% d, ?: M1 _# D, a
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
1 h) X! z" }- L$ o! W, E( y$ Qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- D. X8 X. G2 e' P
" [" _2 ]# C  U5 L! [8 Rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b5 w6 g5 K  `" z. J
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True): j0 L6 N) E2 |4 f: A3 T

, U. f5 {/ c  jepochs = 1005 I# c. Q6 m  i: F. n

8 h. R5 E, l( }losses = []
% T3 N* b0 H4 \for i in range(epochs):
& _3 A, V# o, e# }6 e+ R" ^' R  y_pred = (x*w+b)    # 预测
# B- S( i; h! j' o  y_pred.reshape(-1)7 N9 _& I# u" }/ e
1 n* C5 c3 A. A. M, E: B9 P
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
; L2 ?& A' A6 Q/ L% B" h$ X  losses.append(loss)
2 X( g1 S+ t4 ]1 y% o: X( v3 G    d) ^% |* N& q1 ^
  loss.backward() # autograd- i/ `' v' G5 s$ r
  with torch.no_grad():3 T# W/ s( J0 [# M' Q
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
/ y% Q* f/ w7 }0 w" ^    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
7 e6 g4 F: P; k# s# T7 ?3 G! _  w.grad.zero_()  ( X/ \" E9 e# p% J: d) J! |% A
  b.grad.zero_()% l5 _7 I- f( e; r( v
2 s# ?! j+ }6 q8 s9 x7 L7 ~. H
print(w.item(),b.item()) #结果3 r% K) i, M$ j. n

1 N' j2 {! S" @; ^) W3 k% gOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625# w) ]& u+ e5 }
----------------------------------------------) m& @1 T% Q" r
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。: ~0 K/ v% F1 j! X; s& p
高手们帮看看是神马原因？8 @/ f/ B& H2 I3 }# E& J$ D# [
作者: 老福    时间: 2023-2-14 19:23
本帖最后由 老福 于 2023-2-14 21:58 编辑
" j# Q5 J+ S3 k/ _' e3 r8 T7 d4 P& k) k/ z
没有用过pytorch，但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期？9 U/ A& p6 ]  y* N# F- w: p
-------2 E, p. q1 S7 a- u* j9 [6 |
不好意思，再看一遍，好像你在自算回归而不是用现成的工具直接出结果，上面的评论只有一点用，就是确认是不是算法有问题。  ]' d* q& X* S  \3 i
-------9 B/ X, `# w8 z6 ~- s# V
算法诊断部分，建议把循环次数改为1000, 再看看loss是不是收敛。有点怀疑你循环次数不够，因为你起点是0, 步长很小。只是直观建议。
作者: 雷达    时间: 2023-2-14 21:52
老福 发表于 2023-2-14 19:23
( V+ Q1 @9 D2 a3 E: O没有用过pytorch，但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期？( ?8 Z0 e8 I- I
-------
  i0 k/ ^9 `# N' J6 L& o  T% j  e, Z不好意思， ...

# h  S+ ?" s1 B谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
3 f1 }. S$ e+ S; u  `我特意没有用现成的工具，就是想从最基本的地方深入理解一下。
作者: 老福    时间: 2023-2-14 22:00
本帖最后由 老福 于 2023-2-14 22:02 编辑 " Q$ ~! w+ e9 ]6 n3 r* _
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
- J  ?/ P  a, t谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
! }0 U, n' `3 U+ @我特意没有用现成的工具，就是想从最基本的地方深入理解 ...
0 v) n( f+ }. K7 l$ L  }
6 f1 P: y6 p1 V* e; ~
刚才更新了一下，建议增加循环次数或调一下步长，查一下loss曲线。" d1 j( `, p" J  r9 d  \! p- h

4 V6 A/ [6 |$ n% k或者把b但的起点改为1试试。
作者: 雷达    时间: 2023-2-15 00:25
本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑 & Y' Q+ P- q3 p. w$ k
老福 发表于 2023-2-14 22:00
8 G. V& x" K( J: v! F$ u6 X刚才更新了一下，建议增加循环次数或调一下步长，查一下loss曲线。
1 ^+ @- q  b5 Q$ |+ B& q4 J: X  z( t6 z+ p3 g( R2 d
或者把b但的起点改为1试试。 ...

5 V! g4 `1 j6 R& X( [7 @
1 j$ [$ z9 z0 S你是对的。) n2 Q9 a1 I+ i
去掉了随机部分
- T1 g! r; E6 Y* ]#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)+ D- I& V9 i: ]
y = (x*27+15).reshape(-1). V4 q% S1 V) i* W" ~( p
; b6 D1 r" A% V3 `1 {! a$ ^
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
2 K* @8 q) T$ A$ y: L% |. xw , b( z: u; N, K, I; m
27.002620697021484 14.826167106628418
! ~+ v: l; a' X
& u0 k! S# V! }6 E% V' l和 b 的起始位置无关，但 labeled data 用 y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) ，收敛就很慢。



欢迎光临 爱吱声 (http://129.226.69.186/bbs/) Powered by Discuz! X3.2