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 , D* I: B: L0 z( Y

9 B  Z* V+ Y, k为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
% t& a1 V5 x; k, PPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
! r7 R$ D/ L' p' `----------------------------------------------
3 m$ ^( a6 a% I( D' `9 {import torch
9 [" v3 e+ n9 J1 ]import numpy as np
6 I; S% ]$ d) m" v; S+ R2 ~2 {import matplotlib.pyplot as plt2 t' t( V" ?1 B* v8 A
import random
6 n0 H6 T9 s! ]/ M6 Y( l, S
9 p2 F5 o% M4 K  `7 _x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))/ _# O1 }% I2 `3 |- M4 Y8 n
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
' R* S" t/ Y' J( y: S& i
% S7 y0 G6 x' a& d2 j0 }0 cw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b1 O! q3 l8 D: r) R
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)4 K0 L( G2 h! l$ W+ v' _, x, T

7 |0 f9 a7 E) i" ?$ d- T7 g* {% Iepochs = 100
  @% B4 Z8 Q2 Y! }. Q# @5 c! ]( o' f0 u  k( m3 T
losses = []
, S- R+ \+ K, j- i$ kfor i in range(epochs):
/ M# ]6 \* ?/ A! y% T  y_pred = (x*w+b)    # 预测- x' s  d6 e$ ?
  y_pred.reshape(-1)
, _, l1 D) ]" C$ J
3 f) z% `1 f) D/ d  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss6 q4 x: h5 b# s+ i& b
  losses.append(loss)- J5 G! X$ c) l/ a% v1 q
  ! K+ L5 K7 e  F$ Q; k
  loss.backward() # autograd6 o! [! r1 H) u- l
  with torch.no_grad():
' R8 N9 y. ]  G2 b    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w  _5 ]  O; K; f$ {4 [- o4 R
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. w. ~% d' ~, r  w.grad.zero_()  
6 h% |0 n6 j, a: T& W  y  b.grad.zero_()( J; Z2 U( A& _9 V3 ~! G
/ r! n1 y. Y- o# E# [2 h
print(w.item(),b.item()) #结果5 V1 ?5 I  F3 V0 e4 c

9 E. q6 r4 c9 I5 v, X" x; AOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
  ^% I: J0 ?2 r$ o0 ]& t4 o% K----------------------------------------------
4 D6 h9 ]/ \8 I1 g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。
9 S7 V" t" V2 t  |1 n高手们帮看看是神马原因？
. `7 O( R. e. @8 t5 a5 h
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 2 O3 k9 w, u) i& i' M! c

, R4 Y2 \' I7 F. m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？7 [$ e& n  d/ M$ S7 P) x, O
-------
; G% g1 e# l2 C) S" b: 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。
( b/ L; A. i8 i& F2 h- \1 B: o; F: a-------6 B* N6 g" C. @& ?
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$ |: t5 v: f% e7 P4 I7 h
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？
5 l' r% {+ {( n- ]  @: ^-------- L) ~. x: t. S2 @8 N  R1 l: \- D
不好意思， ...

6 O! B& v0 g: |/ K  r谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 `" I2 g2 I4 q$ Q6 a4 r# W/ m5 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
2 `) y0 @$ o* H# O$ ]$ j- Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
! y) h) X, Z8 h! L  X8 k4 o谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, w. z& ^1 a+ z# s
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 ...

4 O3 ^+ e3 D1 _2 A+ T$ ~
/ V2 @. _6 K7 H1 p  I6 C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。, b8 z  v. O  {2 _$ y$ y" H
2 x/ d& L4 X# W! w# \+ s% q
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 ' Y9 B0 s! u% d' t9 d6 U
老福 发表于 2023-2-14 22:00' ?+ L* [7 r' E5 H+ H, A1 L3 }" R
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。
. u( Y! }: j# ^7 w3 i. t1 f& Z* r1 ]' N. Z$ P8 P
或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 S2 n% y4 W' o; o/ g. \/ [

' B4 K9 b+ w3 R你是对的。
% i% E, F) y0 i去掉了随机部分
- H" P6 {$ N2 s7 G" n$ i#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
5 I3 J/ {6 [8 ^4 K% A! j# }) Vy = (x*27+15).reshape(-1)
( G( n1 g: o/ [( r- e+ M% P4 y  J8 Y( L. L" k6 ]' N# o
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 D: h6 p& u4 u' D  N. \1 U$ jw , b7 e3 s2 k  {$ A
27.002620697021484 14.8261671066284180 T/ c: s9 b6 u2 F

9 o5 _- G0 w. B% N4 a, q' v6 ?5 [: v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