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 ; G' s" v5 }( L+ a

7 J! l2 |! {. ^6 R; w) u* E为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
+ N( F5 K% F, oPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
7 I1 e" G3 |9 }7 ]/ R# v0 I* R/ T----------------------------------------------
$ U/ J2 q/ E, V: {import torch
; z& G7 ?2 i" t9 ?import numpy as np
3 b& _: p" H# q  h) Z) R% E! v7 {; z# aimport matplotlib.pyplot as plt
. P, S2 U9 A  {) V  }* gimport random+ m- V# f4 {; K  U3 e
& r; u9 u! J: s/ F* U7 N  @' T
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
5 ~- D3 [( P' Y2 b% ^, c' _: ^y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
; Q8 y- C+ E. t0 R: k; K6 n% [
. I$ s& f* C. ^1 `' `w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
6 ?7 F) i+ i; Lb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
' ]" N; o% ?% w
5 P; A6 D/ ^3 X( l* @5 Y2 Z' Fepochs = 100( R; c4 Z& X* x1 ~3 [

+ @! L* ]& C7 A- k, K% X- Elosses = []
0 W+ M4 s& c( cfor i in range(epochs):
: H% n( I$ C9 @# ]8 \  y_pred = (x*w+b)    # 预测4 X! q* L! z- s' r. E5 g, ~& S
  y_pred.reshape(-1)
# `: k% _* d( S5 T) F$ C* b2 {
8 j. [. X3 T  M& k7 K  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss* S6 M7 C! ?! [$ @% N  n
  losses.append(loss)/ U1 {1 V& C+ J) I; u6 b% Y
  
* a! `9 G- c( E* z  loss.backward() # autograd' u  ~% I: P5 a# {6 p
  with torch.no_grad():4 \4 h, G) s5 r9 ~6 D9 d
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w0 B6 F* B. }# C# a; o/ [2 k
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 m/ U6 u! U& h3 D! s% O  w.grad.zero_()  $ Q' t- _9 u1 T6 d3 s
  b.grad.zero_()
. \4 f+ i; R  L8 d& L: H0 |2 ~9 t" B3 u0 P
print(w.item(),b.item()) #结果
3 C, C. r/ T- x; g6 e/ k+ D2 u, @5 [- ?; y
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ l; q! f7 p, s! U% y
----------------------------------------------
1 F9 Y/ e' r, o( }  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。
6 ~  f# P, o! _6 i2 ^高手们帮看看是神马原因？
4 m  i2 U+ Q. v% 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
9 u6 T$ p0 M, h) Z- f5 g6 F. ^
. Z+ e2 b+ k& @' w; R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. L8 ?7 I0 a, N1 @; E
-------# j( R, W1 C; N0 l* b% A
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。
; x' J! M& h9 Q-------( ^" Q. ^% ^9 x, r6 u  Y
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
: `$ |+ X! B2 A% ?# _* 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？7 H# G* V0 l2 L& w# l$ k
-------! P8 w# f. L$ q# B
不好意思， ...

3 p' d, w2 |7 n  b% A7 T# V$ H谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。  u  m: ~. a2 ]' `& J
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
3 U# {( w. ]1 j: j$ ^
雷达 发表于 2023-2-14 21:52- X$ o6 L% i) A
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 E! V3 j/ y* S
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 ...

+ C3 K# [9 i7 y; ?- e& N* U8 U. P+ F
( E5 m/ E1 Y* 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。
' f: ?9 F7 y$ W3 j0 Z0 x' H
% z) f& X; b* ?5 l- D/ N6 }8 S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
0 i  s/ `! E! T- h1 S
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ m6 O  c1 b* ~& S, j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 p6 d$ }. }$ s! J5 W/ P
; Q6 K/ u5 F: i8 [4 r! F; P或者把b但的起点改为1试试。 ...
/ i4 t; v/ H4 E8 F' b, S& s# W, h
5 O: J& \4 O- ~/ ?1 R/ k
你是对的。) U* Q& E+ G, [. G
去掉了随机部分
8 {/ e& A" m; M! `9 K4 _#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
! [/ i' h( k- d0 f' u/ H5 My = (x*27+15).reshape(-1)
) P4 P+ a9 d+ @4 t0 `6 O% q  \  [, r" r2 ~
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了* _- h; q& D. B# P" K/ t( h$ z
w , b
" \# @! i+ j$ o1 N- b; o! Q& e27.002620697021484 14.826167106628418) J  d; U4 D% M, _# Z
2 X% U, v' Y" i, ]% q
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