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 " l, P2 L0 v. c9 m8 n8 l8 D
  R" y( F9 z; a2 b8 Y; w) t
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* b- @; u5 z. I2 ]. S9 p
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：# z0 p6 V& y$ _( {  g! B
----------------------------------------------
$ D1 r* m) E% V2 A* ^import torch
4 Y+ |, k+ o, g7 Qimport numpy as np
, w5 V  a( V( M& X' A& L2 u/ Bimport matplotlib.pyplot as plt
5 b7 w% m" ~7 [* T* b* w* n" Gimport random; y) ]: F. U; Q

+ F5 a- r& R) F$ N# n: Kx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) p3 ?6 \" a' t& n3 Q3 d
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15! L1 ?% G8 h0 s+ F3 O) D) R

3 m9 q. @  Y5 J: }$ ^8 L! Gw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b0 w  Z  u( O0 }. S; _" w
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
: y" f  d! a. Z3 q8 }5 ]' v8 p9 C) j) }/ n7 Z! ?* G6 I$ b: M0 }
epochs = 100
$ w6 I7 ?* @2 q0 h) M# R- ?) s) t
& m; o0 q5 {7 h/ w6 U- Klosses = []
, q% x. D4 S" c) z) Y1 efor i in range(epochs):$ c3 M' l# a! }& I( A5 O/ h0 V
  y_pred = (x*w+b)    # 预测0 p9 i* \5 a8 U8 D- a
  y_pred.reshape(-1)
7 \$ z2 Q9 \# q3 |4 T
- P  ?, u0 D$ c) ?  o9 ~3 J  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
$ Y" P( b# g- _! n# A/ T  losses.append(loss)
' x6 ^. I" B5 ~, Y  
# h/ ?! ^* A# h7 S  loss.backward() # autograd
# z! p) L! h$ x0 Z& J, ~  with torch.no_grad():; n3 n: u" L4 a
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w% l; p. b  ]& B$ J. }
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 8 y* j* Y* F- e5 u
  w.grad.zero_()  
7 a9 K* }/ F5 B  b.grad.zero_()% ~5 H+ S5 v5 v7 l
9 M8 E  r" Y9 @* J+ h/ `: h
print(w.item(),b.item()) #结果% {, t0 i$ Z7 r5 Y/ K, p

) a9 {6 Z# t  w7 HOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
6 s$ F! }5 m) r, v----------------------------------------------: B3 S& m+ V: F' C" `& G' X$ U3 z
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。
' T! [( K7 q. }高手们帮看看是神马原因？
# l3 p0 A4 ?6 Y: 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 8 L" v( ?' \: x" a( c/ f, J  c5 k* c

% @0 Y) l6 T. }# I2 j. m, j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 ~7 N9 Y# ~3 @2 O8 D- d. C' b-------
- ^$ y4 l- W  v9 N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。
' L- Z2 r# F, k: |-------5 b* Y5 d: J" D8 y0 G! X5 r6 D
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 19:238 I5 l$ I& [* y0 c' w
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 y# W2 p' h; _  J" s-------
  v; z9 X5 i- `+ z1 @$ u" S不好意思， ...
8 Y/ A. X  i+ u9 _
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
2 y3 s. @* o' R- K3 w7 a; ^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
( {" u# r" R& ?1 _' m) v, Z3 v
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
' Y7 ~7 K% I  w" p9 l: L) C& |! M谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 b3 y! G" p' D; e% C; v
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 ...
/ d5 t6 _: t  J. P
# R8 T1 c5 I# `: F1 U( y1 V
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。% s! x: x  t3 \+ Y: t* o

- c7 P. ]& B3 Y, h* f- 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
7 P. }9 |: e6 o1 a+ R0 ^  ~1 k
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% D# h& c1 F, a2 n" N2 K4 U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。
5 L8 o& q  f9 c) b0 T1 i6 r- ]  E% |6 o& x
或者把b但的起点改为1试试。 ...
# L: q" I; N7 {  E3 h6 j; q* k) f

* Q) n8 x/ `9 w* ^+ D你是对的。
8 K) F: J- {" f% i去掉了随机部分8 n( Z) `* v* ]- v
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ L' D/ t7 a; O" x* _: I/ z: N# Sy = (x*27+15).reshape(-1)
2 o! L" D  _" l* }5 S
9 z/ k) V% ?1 C, `) z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了8 _- u7 v) f( a5 \8 O
w , b% }- G7 M6 M8 R( i
27.002620697021484 14.826167106628418
; `- x& Q  \  [. _' `, L2 ~' X6 b' _3 ?2 K* d
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