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
4 X) Q2 W- K; A0 Q' r2 i- l' J# m; y5 \) f! J
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
1 O4 }# [6 b# z+ ~% [. k  EPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
5 c" z5 A4 j, @# L2 V----------------------------------------------
: ~9 }( }! r7 I1 ]- Y) S3 b1 d! \import torch3 Y  o" I9 Q0 c" B6 o
import numpy as np/ F. |. D' |; j% d
import matplotlib.pyplot as plt
, a/ K9 ]3 n8 L4 Qimport random
8 P4 I% U! {' J, M' [/ Y/ d, W! @) D. s8 B" D" {0 L
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))! y- r4 {4 ]5 [) R9 q
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- ^: S1 V4 d1 l, [& N0 a1 Y1 `3 k1 h: e; C
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
, X- ]# n- A( D" ^2 Lb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)9 I7 J* y1 v1 f+ ?- D& V
0 \/ u  {. ?. J3 g6 V. \0 r/ c
epochs = 100
% r4 V7 a! s% o0 r7 t3 @1 w+ d
5 x4 p) M, s( q8 ^4 zlosses = []5 K, ]3 q% V/ S) M! X
for i in range(epochs):
8 G9 X, b& P( d  y_pred = (x*w+b)    # 预测
+ q7 i- h! K$ l6 _( z" R8 S6 j  y_pred.reshape(-1)
6 l0 M) A& z. j3 A9 J4 g# u, T9 | 4 q, b: @9 z5 N" z  I3 T  {
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
8 S* S3 g0 v- O: t, ^6 Y) O5 ]/ H  losses.append(loss)
" j/ ?! J8 c' }! M9 q; j  ) Z3 m9 \  \7 R$ D& m
  loss.backward() # autograd( h: q& `' w& t& ~' k5 u
  with torch.no_grad():9 r. r6 X* P! N5 b1 L
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ k3 W3 }3 l5 H& b    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
: @6 M; o- J7 l5 K# ~  w.grad.zero_()  # k0 y5 h. C8 y6 y: w3 H
  b.grad.zero_(); _. }' |' |0 C' I, w  J% Q
; c, {3 s% R3 [2 M. [" R) B
print(w.item(),b.item()) #结果
" g. E. E$ L4 q- h; S2 S% A
/ b/ R" f7 h+ H# S" y$ {. qOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
6 B3 V9 f7 X. v9 Q# T9 {----------------------------------------------/ E/ z/ f' B% @
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。
& z0 }, P: R! V8 E5 T高手们帮看看是神马原因？
, k. w6 M5 s: i
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 ; D/ D7 v0 u! N3 t' F
' A! g; E1 s/ G0 ?" Q
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 x% m5 V& V! H4 |) I
-------8 W7 u; L& L& R6 w: [
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。1 d, r* J( c# o2 _: q
-------4 n' l7 P( ?  Q* m' @: J
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/ u" U  k& ~+ k
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？
) O9 w9 \( y1 V, Q-------0 n! b" k5 m2 s# O) \. ^
不好意思， ...

2 x' ]7 S; j% h( W! ~谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 D- @& s9 r8 p4 P2 ^) M" _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
: ~/ {1 ]/ t$ k6 c/ X! h
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
5 o8 f* B5 [$ E8 E谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: G' O3 C2 Y$ A) E% x, [+ 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 ...
, a) Z. l  B8 R

4 I; G. F  U, W- l- e5 F, h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。; X6 T/ ^  v. L: W$ z

- Z8 a/ w' l+ N4 q( h+ V8 T% M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& f: ?" r( T
老福 发表于 2023-2-14 22:00
1 W' k5 d# J: L+ _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。
. `- |: n8 F6 U% C( [- a2 d- |+ B0 u- b( r, w* W4 z1 u, `
或者把b但的起点改为1试试。 ...

4 r$ V: M6 u& ?
7 L9 B5 }) f  V你是对的。
& h9 n% ~! X  w$ _1 S去掉了随机部分
" l1 o$ |' G+ V/ r. \#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)( i4 D  M: |( G+ r2 _: W8 g* y
y = (x*27+15).reshape(-1)% b8 [' B" \/ t: U# U8 \1 n; ?

- e* F3 S+ ^1 {& K9 @循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
- _2 f" Z0 w6 Rw , b
6 g9 j& _4 {0 ~6 \5 d  t27.002620697021484 14.826167106628418( }2 d. s1 b9 i* L( Q2 }9 b
/ x" |9 W$ p5 L  f
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