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 : ]' V5 ~9 I- g! R6 v% q. u

1 J: i' ?3 `: S5 ~4 E为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* K, w1 n* b4 Y1 h+ b
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：1 U' W  K' J& `6 z/ z6 O
----------------------------------------------8 p. |5 k& B6 P1 y. B
import torch" {. H+ s0 P7 `
import numpy as np4 Q* \9 [7 Z; Q. p/ P. a" V0 \8 n
import matplotlib.pyplot as plt
$ j, @, p  e) U3 U: N: L2 i3 N+ Himport random9 C) d) k% e  `- b7 D

! q" h) {% y# a/ e+ i. k; }9 B, M; \- O/ cx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))9 v' v3 ?0 L2 d5 t
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 P' \3 X' c' b: y# Z
% q7 R; F2 O' D" E( \8 u
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b5 S' n- j, _4 N6 A, ?& i7 n" X
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
6 f7 A* l( M" l8 F2 F! X1 H, h% `/ a- X* T
epochs = 100+ t8 x7 A% D/ d) b) ~/ e5 S0 {

3 b' O# g8 d: ~8 R- k4 Wlosses = []. ?' A: k& F* J5 m0 t0 h- H
for i in range(epochs):
- ?  C- c3 V% Q7 K8 w  y_pred = (x*w+b)    # 预测
8 P% q2 o0 `4 O  y_pred.reshape(-1)2 V/ i: T9 b$ o# ^+ A1 r
: W1 R# w$ n+ v
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
$ t  @% V/ _7 r  V/ P  losses.append(loss)' K$ E) k4 M# L* W: q& ?
  
; M  y+ I$ e( ^4 k  loss.backward() # autograd
4 ?. M% E! C; ~5 {3 c9 B  with torch.no_grad():
& m+ ~% _- w" ~+ W# S$ Q! J# k" U    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w. G1 d' y' j, F# Y4 R
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b % r6 k( Z! m5 }8 R1 y
  w.grad.zero_()  
; O6 ^* O; d  L  b.grad.zero_()" P6 h5 R9 |, T2 {

, W2 y0 d- a! Q. ~print(w.item(),b.item()) #结果2 e' v7 ]: t. m) p4 E6 f3 A2 N0 V+ e8 G
# D% t# ^* m- w6 B: W! t
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
9 k% R; c: N7 o2 f' g0 U1 N----------------------------------------------
! e1 O' }* A4 N9 W( W+ T% m, s5 S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。
$ a7 d  M. }1 _& V高手们帮看看是神马原因？
) C5 W3 [3 A# P: e3 A
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
* `0 v8 R0 ?9 U. l0 h$ H: B0 D; \1 ?  ~
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 q- d" Q% T+ W0 f! X-------- k3 C4 l; ]3 c# U3 |- [
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 o- ?/ Q5 \1 D7 {6 K
-------
+ |4 c" u3 F. m' ~3 E' S4 c2 Q! l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
- n0 O) |: l/ m. s4 X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？
  v3 u: u4 J4 I$ o4 K-------
0 q+ L9 C. s  r3 ~不好意思， ...

  r" b* \/ G8 p6 i0 y5 D谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。4 y; D5 {8 O) w2 o
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
4 W3 j# Q8 s! M+ |( @
雷达 发表于 2023-2-14 21:52/ S; M  p2 s4 D: k/ h8 |
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。4 Q  G& g/ J% I' \, 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 ...

+ i: a: |  d. W, b( a( @2 n0 E& ?" v6 g$ d
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。
% ]9 N. ]. c9 u* y+ j$ }9 {) i
* b/ i2 O" ~& W9 e( m' Q' S0 R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 " O: D8 w1 @1 c) Z$ n
老福 发表于 2023-2-14 22:00
' Z0 T$ ~, q3 Y6 O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。! ?. y+ s2 [; [: Y

" ^1 e4 |2 |& ~" y: `或者把b但的起点改为1试试。 ...

% `' z1 J, C% z
: C  S/ {0 ~, ?% c2 e: X你是对的。5 d* m% G8 r, S$ A
去掉了随机部分& e( `1 j" Y8 |
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)( }. t. F( v. i4 I8 r& o0 M. |
y = (x*27+15).reshape(-1)2 V- K) n- H, Y) b
/ F% z1 K1 X& T6 S0 w* s' z
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
1 \. e# V0 j# r$ V& {w , b
; K: _( }: o: R7 l8 a27.002620697021484 14.826167106628418" ?* ~1 w( T+ w4 p* D  Y8 z2 V

5 J# D- i6 T. u0 o* ~' A) 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