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 1 r/ x5 P* m( M9 P0 O4 W3 U

& d" W+ Y4 c- q) l2 H. |" d+ W% c为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。8 V; I/ l1 P# B- n0 h
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
$ |  t0 N; N7 j, m3 n# z0 z' O8 V----------------------------------------------
; y5 e, R* T; g) J0 B% `import torch
8 r4 N. A" c7 K' Q) J$ Mimport numpy as np
3 f0 A: F& Q+ \8 w3 U' I6 bimport matplotlib.pyplot as plt2 _9 h( \) b6 x( s" |
import random) o+ g, z2 ~1 }4 T
6 W1 X! Y; J) |. B  d, A7 S; [
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) g. J/ p  H+ o, d& y, K+ X$ ]
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
( A% ^& w1 D3 h5 d" }4 b0 i1 t# q- G7 F0 K% E
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b0 A* A+ b' p3 ^% b  s
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 o. ~5 c+ S% K8 R
* w9 m; D* k6 ?, N, A# ]
epochs = 100" g+ p, l& `, x  e+ i

  v1 s5 S/ X3 p9 z, I! Mlosses = []
4 m3 G, M( i( A0 f5 X2 Efor i in range(epochs):
; l8 B) `$ @9 J! Y) }( P" n6 g  y_pred = (x*w+b)    # 预测
7 o* [9 |: D# x5 j  y_pred.reshape(-1)- I$ X# h* n0 _" E. N! z

8 U- V% l4 F2 B9 r. ^  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss8 H9 q7 l: f) U6 ?
  losses.append(loss)5 b8 g( z7 f' C5 F1 R1 T
  
3 ~* p5 _# {9 t$ p  loss.backward() # autograd
; z$ X* q+ q8 u6 u- D0 D  E- U  with torch.no_grad():
! W9 K1 \" }- f  o0 g' k# }& `4 B. |    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w; b9 r7 |' p! y' d3 z
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
8 O5 N" V- t8 Z" J  w.grad.zero_()  
. ~5 h5 @. c  r  b.grad.zero_()# d# \: v& s1 K  M0 G4 x

: s% q4 v( o/ \  h- j% iprint(w.item(),b.item()) #结果
* ^8 K) w5 _* R' g; {9 k3 U4 L) i
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625  `1 W, _# t5 j. ]3 }
----------------------------------------------, T) N" s9 b. t9 p# R8 {
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。/ \$ S6 b( c- D2 t$ r; O
高手们帮看看是神马原因？9 ?% W. t/ z! n0 D2 ^4 v& w3 y
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
7 a% w0 q0 N! U& i
2 R. _0 I! q7 t/ q" r+ I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？6 x+ Q1 k8 R) h, V9 D+ }
-------9 O0 ]' m/ Z. l4 b
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。  |) ?+ T/ u# W" e: O  N; [! Y
-------; X  x: C) b0 Z& p$ x
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
: x8 f: t% w% _. U; I2 C3 M  |% |0 ]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？
( x9 k: u, Q/ A- R9 z) e-------
; J2 _2 r6 A0 C# y: Q不好意思， ...
4 s. }! P; S2 `" B
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 I  R. M1 Y) D- Z$ ]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 ) x$ ^& M5 @+ |. m0 e0 y, S
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
* d  ?; \% E2 A) l( j$ S- k谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; V. S7 B! X1 a) T; H, 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 ...
4 ]8 `0 Y4 i. B" [2 S4 g

8 Y# P8 h7 a8 K  }+ H" Q: 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。& N$ x, @3 u' }5 ]+ W9 k" w4 ^

. ~4 [- ]; A$ m- P1 o7 u" l8 O) Z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
3 E1 T+ M# a! A
老福 发表于 2023-2-14 22:00; Q; T# I$ ~$ l6 s
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。! a% g% B+ M6 A- x" C+ _
. z1 ~, q! p8 w9 ]
或者把b但的起点改为1试试。 ...
/ P" g$ x! R$ t5 v

% s  ]5 w" ?- a+ |你是对的。; x3 D1 I5 f4 M8 S' |- ~
去掉了随机部分, O1 g! t. k: D' k2 {8 v5 L
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)) z- q/ F- D! ?
y = (x*27+15).reshape(-1)
) t* B/ L! W9 m& d+ _! M7 }' _1 x, k; i
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
* A% ?! Q& d6 ^2 d5 K! ?w , b
- v, b: }$ o8 a% F/ `3 s2 m5 D+ N27.002620697021484 14.826167106628418
8 K  M. \, U3 t  s
+ g/ E( k0 o9 ^/ @' t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