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 % O4 V  _3 ~) X* [/ H# b! I4 ]

& x7 s, o7 _3 p0 D/ F为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 K4 f  B7 d5 b% h( G
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：7 m- i' }# T1 P/ `, {
----------------------------------------------& N/ a2 I! a1 M3 U4 o' R# R1 p
import torch+ }- }- q9 n% z' y! r
import numpy as np1 A9 f# {( K& \/ O3 a& S
import matplotlib.pyplot as plt- K5 C- k: i. l" e; O
import random2 k0 S  ^) R4 M, w/ p1 q
+ h0 L1 m$ Y( Y
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ e6 E; |$ \' s) `3 S# q
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 w/ E3 f  L9 D; \
: P# D9 ]+ w' ?w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
7 {9 `0 |$ m9 y( I: I* v, ]b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
3 J: `( ]2 G, M$ X8 a* U4 r6 n4 [7 o, }
epochs = 100" k# ^4 G8 @# h3 w: D7 K7 P! E

0 K  h- L( f" i  Q2 W, |losses = []
) D1 U6 N' d8 ~- V: [# jfor i in range(epochs):) \; i3 w) Q  s9 a% ]8 W
  y_pred = (x*w+b)    # 预测% q5 B4 P, M3 H( x
  y_pred.reshape(-1)8 Y  |" [/ F7 {* p
. z* R0 P% n0 Y9 @2 S7 V
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss: J- x7 }( D0 j6 L
  losses.append(loss)
( U0 k1 C$ M8 o) V0 O7 b3 E  
  K9 A+ A' R8 w# V6 W2 x% D3 ?9 p8 p  loss.backward() # autograd9 `, X# P& o  g
  with torch.no_grad():
' G( N) y0 t& Y0 Q: O  a( N$ X' T    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
- \' A3 t) b# |! q1 ^; T% b    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
8 f, z; Z  c7 j" V: q  w.grad.zero_()  
. T! u3 b0 ^6 O7 i6 x  b.grad.zero_()
! }  R) n* [6 v) @5 x7 n; k( m+ E6 @3 E. Z$ K8 c' I- g/ E. H5 v
print(w.item(),b.item()) #结果
1 Q' G, B9 C3 o" h' M/ A8 M
6 z( h* o/ e: d( _Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625) T/ `8 n' k( l/ N' z' z
----------------------------------------------; d% E; }" G  R+ D  C* e
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。% N4 ^# D5 M4 ]6 |+ ~/ {3 B
高手们帮看看是神马原因？
: K; g0 N& s: s* f/ A# r
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
' M( {2 `, p) F- T# s. t8 P  ~, D- w% _( j0 d6 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？# R' ?) X! S0 \, g$ S7 K/ \* x
-------3 |$ C1 T2 C* d0 N- S
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。
6 I: C% g* M! h9 k9 v-------, l$ d) F) V6 d; L2 w% q
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 19:237 o; @7 E5 e% n1 m3 B# 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？
; F" a. I: w& o- M-------
; F+ S1 A! U  ~2 b不好意思， ...
8 I$ z' ^' R0 a+ `$ |* }8 N
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 r: d1 D# X  v3 D9 \& 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 6 l( m) E0 ^! c) W' c5 L
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( A, Z8 g3 B3 k" T
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
! M& s) g2 l% \- n: C' i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* _0 q  o8 u1 q# ?' D- ]0 q/ p1 t; G* J2 C! O5 b" k! g2 Y1 W! W* y
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。( r; I, F% ^9 X' B1 z. A
1 B5 m; d- G* F% |
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
6 R; D2 ~# d( R' B3 S4 t
老福 发表于 2023-2-14 22:00
2 X& a) l! K; W: l* 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。! `) P5 h7 G1 u
4 _" `& h6 U6 l7 ]/ ~3 U
或者把b但的起点改为1试试。 ...
$ f/ f  R3 k3 G$ m0 e

" p% n  N! \' R$ Q6 D9 F8 R你是对的。0 w; ]! n% M% G! [* Q6 }. E
去掉了随机部分
: o" H) A1 o4 b6 N- {7 J8 y9 L#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 m1 c0 ?; t) I
y = (x*27+15).reshape(-1)
% y  l9 `# Z& O
& f: g1 [5 y7 r" _3 e0 C循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了3 f0 l$ Q* D$ }. ~6 h3 s
w , b
# q9 f: \; q5 a27.002620697021484 14.826167106628418' n' b" F$ w- h  q0 K1 P; T5 K. y
2 q$ z$ k% X( E8 ^2 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