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 * W# \% j$ |- r' x, _3 i
# x: e) {& A3 l  A
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。5 X9 E8 s- |5 O6 q/ M  j4 h3 I3 r
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：0 w9 t6 w: ^" s# a+ U- H! L
----------------------------------------------
0 \+ j% `2 x; D/ R; J& o2 ]import torch6 s- k4 K1 s# C' ]1 u; T- J
import numpy as np
% _- m7 w8 q8 j7 l; C. I& timport matplotlib.pyplot as plt5 p' U6 G5 ?2 w0 R+ S% ]
import random
' _" G" \* s  \# c
( f8 Y. I: c1 ?. N0 y8 {x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; z. f! d& c- ny = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15+ g( H4 k) @3 K8 G8 J

6 U$ O( [0 \/ ?5 G1 F, y9 k, h1 Ew = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b' O# U- r2 M, L# V/ i( U: b2 q4 f
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True). c+ s) L# H; t4 `( [5 z

% s5 I" M* P' b& s5 bepochs = 100; @  H2 C9 B. A2 B5 \
$ G6 e) Q- H- ?) _& c' g* t) K, Y
losses = []
' C2 F/ I4 g# X9 Y/ j# ]for i in range(epochs):' {6 Q. f; B2 N2 \! n1 t
  y_pred = (x*w+b)    # 预测3 p& y* Q! h5 F2 T
  y_pred.reshape(-1): H2 ^! B" F* x/ ?+ o8 Y/ _$ X7 B

! U7 O& a8 R# s' E2 s+ y  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
) p+ R2 x9 a6 B5 W" C1 F/ l; M- u  losses.append(loss)3 G! y/ F: ^# w3 W7 e
  
3 H3 R5 I! H# u& C2 K0 F2 C  loss.backward() # autograd
& E& S0 K9 L5 T7 j& t/ ~2 m% i5 l! S  with torch.no_grad():8 u+ H1 N3 k/ {. O/ @* a* _& `
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w" L, W* _/ m! s  ~- U" |. U: f
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
: T  b3 S4 h! Y8 G+ C( n1 w3 R  w.grad.zero_()  $ v/ P: _% h( [
  b.grad.zero_()% ^7 d+ j# t- e) R7 g+ _2 \
- k( p$ D9 X5 Z' @
print(w.item(),b.item()) #结果
- {( v' }" J. p3 Q9 a& Y
$ T6 _; F$ R. `Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ `9 R" ]4 ?3 X- P7 [7 |- N
----------------------------------------------$ |2 S6 Z9 d% \* v
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' p" e6 w: \# e  [
高手们帮看看是神马原因？5 k8 m/ O, C% w7 b9 |7 p9 Y( M
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 X3 {0 D; ?9 M, O1 I2 w3 Y7 w# ?
$ e& I; \, u2 K; D1 _
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？* m# |+ e& b! G$ ^
-------
  i0 O" K9 M/ E) H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。  D% G; ^# f3 F5 Y2 w
-------
/ c) p# Y7 {: r8 A2 e8 R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 19:232 G5 U* x8 k+ [4 {$ 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？
! j* T) r! u) r- A( `  [; g# j-------% n9 D4 V0 K3 V' ~  I9 b1 l
不好意思， ...
5 T$ c$ \6 J6 l7 Z/ `  z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- I+ u" m6 E6 D/ Q6 b# h, g
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 9 [1 l2 I- D) {2 f$ I0 S
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
0 U  y$ J1 S+ \0 }谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
. p! v0 M# Y8 ]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 ...

, m0 V/ h4 b3 h' Q6 E8 |7 K+ O: {8 C) [4 i% W  Z# e5 |. 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。
7 k7 v6 {: p8 ^6 J$ @, Y7 B( Y$ C  b: d" z- _/ _# M
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 1 |. f9 w" o' a- P
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ ~! p" e- h4 c6 O3 q* |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。1 o) I; l  a, [4 Z! f

9 W  f- `, |& a. Q: m% I2 N  y或者把b但的起点改为1试试。 ...

% y) S6 C: j, J/ a, x2 D* z5 `( `+ I! K
你是对的。- T% O1 _7 L* t5 B# }; d
去掉了随机部分
$ e* \! H0 T' |7 G) _8 }#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% n4 j) `, a" |. f* `! u# yy = (x*27+15).reshape(-1)
( O6 f& t2 w1 g# X" O( ]9 W. ]9 L$ @; I$ n, K' T5 f
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
5 ^* D% V% a6 B" {6 bw , b
& E5 J  t7 n( f" Y8 v( `0 Z27.002620697021484 14.826167106628418
- \$ n1 y& z$ x3 y
$ g4 e3 q0 Y$ X3 |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