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   x7 a% H0 O0 h& Z5 I0 a  ]
' I: y" T' f3 A) n
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。) n2 O! O8 f" N/ r
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
9 l& K7 O' ?, ^, _6 l----------------------------------------------$ O& t/ x5 j$ Y& R% A8 N
import torch2 T! j' l% _% B6 p
import numpy as np  y. Q7 i' |( t* {" N$ U6 R
import matplotlib.pyplot as plt; c7 @( j: \! u% l
import random) D+ `3 N5 B8 u) |# q% N6 Y

) P0 l5 R9 L$ `! T9 [; f% t$ s+ P# `x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& d7 M# S  i$ [y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
, W4 c6 U5 E# ?  f1 |% I; o( `" @0 k* q# \! A& {
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
/ f( x; e) k+ f* kb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) G* M4 o/ c; }& n% R# a1 b

, P8 D% c: {% C; g+ \6 `, c4 K- Xepochs = 100
6 @: R! {& q+ m
; V; b( L" N; M' D, Tlosses = []$ P9 {$ T/ ^( Z
for i in range(epochs):4 p) v" K5 F0 u3 g+ B
  y_pred = (x*w+b)    # 预测& k% O7 {, O. q% ]# d
  y_pred.reshape(-1)" o8 r7 @9 {7 [5 P

. r3 n; ]3 I2 ~6 d# J  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
% {  o. r. E% u; Z' x7 V7 S0 q  losses.append(loss)8 \- s) ~" W* C- ^- p
  
. u8 I2 t1 F5 M0 F  loss.backward() # autograd  |! j; k3 [3 H1 Z7 Q
  with torch.no_grad():& a, O7 K' h0 \8 X7 Z, Q( @2 y
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w  l! u6 B% f2 y# r3 e1 E
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 9 Y- |. l7 W) ]( K
  w.grad.zero_()  
" `, U9 M) ~+ f0 @# N6 ~( Z  b.grad.zero_()4 w' T. R! i# ^' G8 I
8 J$ F- A) l: G' j$ Q4 i
print(w.item(),b.item()) #结果
+ G; v& j: l" s  v( t! s: ?  y) F3 |+ x
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- z6 h1 X- T5 x2 h) y0 Z+ n----------------------------------------------
- T$ n1 T+ i3 o( t. F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。* z+ m4 D' n7 C* U# a" `: Z2 s
高手们帮看看是神马原因？6 v6 p( P0 A) z& a' p
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
- R  L+ Z' P1 R% c3 P
+ j+ X, O7 A! d2 _4 x6 I4 b! m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？
* B$ Z: V4 J, y+ Z, ^3 |& O-------
: t9 S# H* r! v- G7 G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。# G0 C) N+ x0 \9 e8 ~" t% t
-------" d8 k# W, W  M( x6 M
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 19:239 g$ |  Y- _) F* y% t4 _0 ?0 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？
$ K- w) B# m" J+ u( G- g' d-------
$ V9 _7 t) S4 U不好意思， ...

2 S( j6 o0 O* s3 ^' D( S谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: e0 s  {* W, R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
. g" z; B2 X5 n! r0 [( D: }
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
% d" B3 G' Z9 Q5 D9 r5 @# W& l$ l* ?谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! P  R8 ?6 u& Q# B
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 ...

1 Q  ~; x( t% h4 \9 y
( r; c+ A0 F% f- X& J: i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。, I8 f+ p. P4 J$ R( C# Q. I
8 w1 p! p  a  a8 ]) _& e9 n8 j
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
; Y. D, {* [5 b8 H
老福 发表于 2023-2-14 22:00
7 Y) \3 ^, g+ x. o+ w" K8 v2 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。
2 L+ Q( \2 |7 Z1 }1 W
; f, R5 t0 S' p7 ?; {: Z. p或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 l& x5 s. t1 \' v6 C

  c: s/ q( q# f1 y3 p8 }7 R7 c3 |$ [0 @你是对的。  ~" j9 g9 n4 i# T& V& s/ O
去掉了随机部分
  v" {% e4 q: o2 A#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)9 [0 ?7 Q, S7 h& I& L" y
y = (x*27+15).reshape(-1)
* G% H. a& D3 Y' N  }: e1 x: T  f: d6 \9 T
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
% o  U$ }7 ?1 R3 ew , b: m/ n0 [, Q& ^* E4 S' B, ]- O
27.002620697021484 14.826167106628418" y8 R2 O, p& e' @$ F- Z

+ ^3 w2 z5 g8 ?7 A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