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
6 [. N% O. p6 B% `  D; x, w+ {/ _, ?1 K- n. Y& v9 I. |7 o
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
, `% I( k7 q, r3 Q8 N# ~4 {Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：+ i0 f  r5 C0 }
----------------------------------------------! k" J  O) a/ r2 S* ?$ f  s
import torch
" p9 v( R& d; l6 t& Ximport numpy as np
4 O, ^; D) t$ z0 q( }import matplotlib.pyplot as plt: j$ V- A2 l7 i1 n
import random) M6 i  P0 [0 s2 X7 y
0 j' l; M) u" a2 r5 ]+ U
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))0 j# Z$ A! M, o. ^0 ^5 f" I
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15* q/ A( q, t0 _# X% ^$ h8 Q- X

! _* T, e8 X' `! y* Z7 E; y5 D$ u# Mw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& n; g2 b; \: p/ n( g2 C" ib = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
' E  E& M8 [& P0 h
& c* O0 a2 ]5 P# nepochs = 1003 O% i  X3 ^% a

9 T! h+ L' q! s( V: {losses = []
: R1 |( \2 h6 S) e$ a: Ifor i in range(epochs):
: }* X/ `+ S, h' V; e  y_pred = (x*w+b)    # 预测6 l$ [/ E  z3 e, Q, H7 y0 o. ?. E
  y_pred.reshape(-1)
3 K) I- T3 y$ `" ]( `/ O
. v) c! S% _2 T& y( }- b% O% v  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  T0 C2 F" ]7 {# ?1 M- S  losses.append(loss)
8 s% Q' G7 [2 H" y" d( ^; s  
+ A, f7 v% t# ^. c  loss.backward() # autograd
) ?- w& b" `+ u" T0 c. O" C8 M  with torch.no_grad():
- t5 }4 E/ ?0 ?! H* A    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
, u! p$ }7 M+ P# D; }0 }    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
" j; X) S3 Q- W, R# c! E  w.grad.zero_()    J5 }/ L$ x* {+ n
  b.grad.zero_()
% \: `2 G! a/ [0 ^$ ]$ i( S7 E1 j& W, c3 O- R. E1 l( @
print(w.item(),b.item()) #结果
; m1 M: B( {4 p8 A0 a( B$ s
7 Y2 l2 e0 K% P# R. z- H  L. VOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
) p. ?; y7 G0 z8 [) Q----------------------------------------------
8 l* f% t% d8 Y. Z. l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。# ]& h: s# L; o4 J! y
高手们帮看看是神马原因？
: s$ B& k$ k% R1 I6 R2 L
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
- k' L" U- d5 p# C2 q3 v$ v3 i7 U* `! d
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？
' c/ u* ]# F; i, R2 L+ b: y-------& i, S! C/ _* e
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。
. |: e1 p& H( J+ K9 e-------5 B/ V$ ~8 R; @: W) {
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- Y& }2 W8 _0 l: _
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？3 t9 a- U/ \+ I" h
-------
/ i1 `; V' I. C( U不好意思， ...
7 C1 j3 G& ^3 Q7 K- y
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* \4 R5 \! S' \# k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
3 T- a6 p6 I9 E, ]7 b, }$ S
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
& J4 B3 A; K1 Q: t$ A( H谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 C9 ^2 w$ M. l# r" l, g
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 ...

& F- h. m- @5 a- [! A. P
7 r4 N! b6 x5 T6 ^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。
- h6 _: L3 R$ ^- z1 y2 W; V; T5 Z% `  w5 \- K0 r
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
! _9 v0 |- j# o( G' D
老福 发表于 2023-2-14 22:00
! b1 n  ?7 e2 ?8 S- J; ]5 j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。8 c9 q7 p9 M3 N9 G$ F, f

4 v" H; W) |' ~1 a1 m或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 v5 q5 K5 u0 j2 C

9 x  v. ]. a6 u) h' |$ \你是对的。
; T/ R! l7 c% B! b6 J2 V去掉了随机部分
7 `& U! Z, C3 G3 D0 |" v5 ^0 o8 ]9 D#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
7 e. y1 P' }$ f+ T% Cy = (x*27+15).reshape(-1)
4 P7 \) M- I8 t( i4 J  m8 K/ U
6 o; q" f6 H  _5 I1 A7 T0 l1 n循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
' t- X6 w, d  V3 T; m8 Qw , b3 x7 V9 U" p* P
27.002620697021484 14.826167106628418
  t) D: z+ b! `" \, i+ `0 ]
% A- k) T! K" A& B. |* k& G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