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, V8 Q; D( f

) ]* c  ?) O# e( n为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。! v" n# E, ]8 \" Z2 u
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
/ l/ E+ n9 Q  j& d" \; z----------------------------------------------- D/ @& K# x2 E& k* D% B- O
import torch
3 @. o! I1 C9 x0 oimport numpy as np
- E/ b; n. h9 `) u/ x9 ^import matplotlib.pyplot as plt5 b, m6 c+ A, ~$ `1 O6 t9 l1 o' h
import random: O# ^- C0 R- d8 L, i1 M

0 O$ d/ f( E# B# x# V0 ^x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))' V+ O0 O, ^& W- H: n6 [
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" R7 Y& T7 g8 \- a; H2 X
; e% ^% O" C" Y$ e2 ^w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b/ s4 W1 j% ~& U
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
, e3 n9 I% _6 q: |7 ?  ^7 ]
- g9 y1 M$ M4 i7 g# sepochs = 1005 i2 O5 d: A+ g$ g( J# K
$ U: n, E2 d* e8 E: ?# Q
losses = []
4 R/ T+ c; F- O" p. p. l' yfor i in range(epochs):6 h3 v) e: z& e( W8 b  |
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
: l1 y, r' P3 l1 O* B  y_pred.reshape(-1)% t! a' S& ]% T/ d

5 L3 j0 Z* d4 ?  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
7 J4 H* r$ w; b( U. C0 S$ {9 Z; }' K  losses.append(loss)4 y' E: v/ W- M8 Y  r- q6 k
  6 K3 t3 U3 O1 @- |' g8 q. p
  loss.backward() # autograd
( s8 _3 B7 {( s  v5 q1 t' s  with torch.no_grad():2 v; Z. y) z/ p4 m" f. e! ]$ K4 _
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w* W, B$ \2 }3 |. E9 E3 X
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b - u$ W( j8 \1 i0 |+ Q
  w.grad.zero_()  7 _5 _- Q7 o. `; E6 t
  b.grad.zero_()
& F6 m; j" B: d# A4 K. d# w
* ^1 A1 w9 v. x2 ]4 \& `! e  \/ Nprint(w.item(),b.item()) #结果
" `5 i$ s1 p/ W- m5 M1 Z' Q& ^% y8 K* v
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625& G  H+ v4 F+ |! x1 M
----------------------------------------------( Y; e# a  j% p" x# X* s6 Q
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。
4 z6 [0 L( p' o, K, Y高手们帮看看是神马原因？
) V1 L" c: n  d/ p2 Q/ u! w
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 ; o" k% Y- h  f) {, y+ q3 _5 _

" J9 U4 j7 Z6 a& `* G% s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？
# I0 b. i5 t0 {+ w8 w: p-------
* q* Z6 x+ T- ]1 O; H8 T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。2 }2 z8 d" I% t3 w, R' C' _
-------
- o4 J9 r/ r  c- |2 J3 m2 {. T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 19:230 h! I+ d: c, 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？- g* V6 a5 {' F3 y: n; H
-------
2 t+ j" x  v7 S0 W2 l3 b不好意思， ...

# s  I' j8 P: e4 a% a6 F谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: R8 w; D8 p- P% g" b. w; ^
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 5 o% Y2 J- u" \0 Q8 F
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
; P8 S: J1 M7 s* W7 g  L$ F谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( `( n- [5 o9 ^, E/ q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 ...
" p: b+ B4 c) v& J4 Z

2 V2 I+ t) t6 X0 `4 S& ~2 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。
: w" T" Q: n- k0 o- q) n' l+ D& ?2 C2 c! Z9 x7 k* [4 d
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 & L& a1 X1 P  r* {- }
老福 发表于 2023-2-14 22:00
- _2 I7 c& L$ ^2 r! X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。
" s2 X( j6 K4 o+ m* P. _( L) P0 b6 J/ D5 a* |+ f; G( E5 O
或者把b但的起点改为1试试。 ...
4 R. H4 T! X  F+ d" s

6 ^1 L/ w. L7 c5 R$ P1 Z你是对的。
4 `2 V0 A; B- b% B  T5 M去掉了随机部分
2 z; \/ B- n) J& H#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
2 ?5 a- H# [: T- r' e8 U3 Yy = (x*27+15).reshape(-1)2 t: h" k) c* E3 m4 A- z& Z. r$ ]

$ U3 U$ C1 `6 `循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了6 j  h% m# J6 s$ ~# v
w , b
  [* W% x8 z, A  N: I; \0 y27.002620697021484 14.826167106628418- W1 K8 y  W2 k* \$ {+ D6 \! Q
8 N  E  s0 w4 h# K9 \
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