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 m. ]) d  B* q; d8 |

5 h! `, h; O' G; g为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* U. G; ]) [1 l3 l8 O! K
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：: |' |0 l; Z" J3 w  }0 w) j
----------------------------------------------
2 C! }  z8 }+ T  p3 o( Timport torch
' ^8 H) Q; C5 E! v1 u  K3 Limport numpy as np
8 r8 h/ N$ m: [' e; G0 S* pimport matplotlib.pyplot as plt
- L. {2 a' O, q  {import random, Z, [/ {' L- L$ z% |
) [2 S6 W! ^. N8 B
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
* W+ l0 x, f4 ?8 O" \1 Hy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- g; ?* G$ ?4 }" {' O6 l8 d9 G0 D9 ^) u% M) g5 F  g
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
7 ^$ S4 _; P& l+ k6 W" zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 k( o( o  y! w* l1 b$ m. @3 `5 G5 @
8 m1 f4 O( m- l$ N0 W+ |epochs = 100
7 P9 t, F( a" @, }5 a$ G8 r" O. h- _% R* F' X- T7 V5 l
losses = []
6 S, D- _2 q" K/ \% u. Afor i in range(epochs):8 A$ R/ p2 j2 f* l9 T* V: r8 w
  y_pred = (x*w+b)    # 预测8 D# {% V; D) Y. m* i0 a
  y_pred.reshape(-1)6 U# H/ \( N) j

# `: k$ d4 Q3 \% d: F1 o  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
2 T5 K: j4 p2 r1 F" L+ K4 [/ ]  losses.append(loss)
) z2 _* W: R9 @% f2 m  / @7 R6 [. z1 M
  loss.backward() # autograd
( Q$ w2 L! x9 G  with torch.no_grad():2 \' I( X! T; T: Y
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ n8 q7 d* Q+ V5 f9 Y& a    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
/ M. b: ]) b9 y, I. \* Z  w.grad.zero_()  6 V  p7 Y" L2 Z  Z
  b.grad.zero_(): k& I7 I4 e* N$ {

4 l+ \8 Y, ~( b4 v# E& tprint(w.item(),b.item()) #结果1 {3 A+ x. q- v# j: |2 x  P
" Z1 ?$ U& g( Z) t( C
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625. ]) q" O& z  \* b
----------------------------------------------) i2 H0 J" v) G% i
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。4 i* n, Z& S$ Y% O: F* C
高手们帮看看是神马原因？
; ~# m' |. j4 K' D8 s. 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 6 Y4 C8 q% G' L' f7 v; ?9 Z
0 S4 ^, E) t% \9 c# r$ s
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？  y  O* E4 |1 R# x, c
-------5 n6 z( W2 R( h8 T9 O, v/ {' _# U
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。
% @0 Q9 T) ~* u, J& b, Z8 N% p-------# f6 D/ F( d/ M9 y' Z
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 19:236 h) ^5 N' r: N8 R
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？" b' E# w) k  |2 E- ?! ^- M
-------, l/ o' l7 n* B% u$ c9 t2 f
不好意思， ...
% P1 `- M; {5 H& v* R4 [
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 P  U  L: A) X) W( `6 N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
+ j& z" |4 t- ^) c# O$ q- d. I
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
! w5 U! s! w* p  C1 B& X) Z谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 V5 n6 G3 b& r& e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 ...
5 m. R8 `& Z; W) n; o2 I

* _* y# I& t1 w+ I3 @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。! P& ~; p& C) Y
: r+ g1 Y% T6 I. x! O8 \
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
( z( U' Y% V( W/ o9 j
老福 发表于 2023-2-14 22:004 v+ o/ a6 c2 W6 v) C( M
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。& g1 E0 Y7 w1 ^4 F3 G% n

1 H, ^; S5 K- b% Z4 `/ j; J或者把b但的起点改为1试试。 ...

& \4 z' z9 ], m6 y5 o
3 |! n& N2 H" e  o* L' C你是对的。
2 e3 e  B/ n+ c% V6 Q5 `5 n去掉了随机部分" n' h3 s5 E; m4 m; Z
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)# S  c* k& {$ q
y = (x*27+15).reshape(-1)% D& d, g4 T& G8 k
5 G) j' T. ^( w% {! h
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了) z* h& Z6 m3 @  h
w , b" M: C0 t1 j0 J" z: _
27.002620697021484 14.8261671066284189 d4 n7 W& m6 b* R5 j$ L

; \! T4 z- A0 w" G0 q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