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

' H+ W* O. t9 C/ U' P- D
' J8 Y; }& x  F- Y: u为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
----------------------------------------------
9 [- L0 t# A6 ximport torch
1 N3 g+ s3 x0 Pimport numpy as np
9 H% o2 X* w. ~# ]4 Z# d5 T# oimport matplotlib.pyplot as plt
import random

x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15

7 s( T1 t* n# g7 sw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
8 u* c+ a0 o2 H4 k2 a7 x
! y6 D9 ]5 M3 a0 pepochs = 100
, V4 H  }" i1 a3 P% M  G' p
0 b( K9 g; X! }/ L8 dlosses = []
for i in range(epochs):
" }( ?6 i. e6 x$ P" V# C) |  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! X8 `# }; ~' X( p  q9 w. f  y_pred.reshape(-1)

$ d1 d% _7 Q! ?  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
' ]% M  v& C* S$ d" M1 V2 w  Q  losses.append(loss)
4 \2 L- O3 L) ]8 |; }9 l: S  
" C/ T. R) N9 E  loss.backward() # autograd
  with torch.no_grad():
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
) t/ H' C& [/ q( U    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
* r; z* W7 Z  @/ Z% n% ^7 H% ]% o- V  w.grad.zero_()  
  b.grad.zero_()
' i1 E1 U0 D/ B
) C  ?4 m, g# Sprint(w.item(),b.item()) #结果

Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
3 V! q1 q: z/ y& J8 d3 ?----------------------------------------------
% J0 y; b! Z: x5 ]" v4 t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。
% }" l. ]8 y  l2 c1 s高手们帮看看是神马原因？
# Y- @4 F0 p7 v

---

作者: 老福    时间: 2023-2-14 19:23


6 |1 c) B( ^4 d4 {# ~6 l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 t& F* e1 _6 ?- S-------
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 j7 R( D# x* e; i+ a0 {) 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 19:23
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？
-------
不好意思， ...

, L, ^0 z& ?& b, D: e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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

! G/ ^$ \; z: Q, Y4 n5 a# e

雷达 发表于 2023-2-14 21:52
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: }% u6 I1 A$ J$ \; I) Y# a4 f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 u, {( e2 E" q  ]9 C) e; 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。

7 u6 S1 L: T5 M. O0 G或者把b但的起点改为1试试。

---

作者: 雷达    时间: 2023-2-15 00:25

2 c7 W$ ?8 [' Q% j, k

老福 发表于 2023-2-14 22:00
5 F! w0 ]0 s( @  f7 t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。
0 n, y2 g9 y" b! |
5 B2 C0 l5 \, m9 H或者把b但的起点改为1试试。 ...

9 Z" V% w% w* ^2 W) X
你是对的。
" B9 Z5 }& K4 g. _, j4 f去掉了随机部分
1 {( ^% i6 K" f#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
y = (x*27+15).reshape(-1)

: J3 X: _) m0 i& I, `) q# c/ H循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
w , b
27.002620697021484 14.826167106628418

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://aswetalk.net/bbs/)

Powered by Discuz! X3.2