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
1 L# F& C$ r8 x/ }$ }) f% x- w7 Y- m" v
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。& D6 M' b* N1 c' `8 z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：- Q3 k% {8 c5 g3 o6 e& g2 }
----------------------------------------------3 ~7 M9 e4 n3 C5 ~
import torch8 a7 X; Q7 {2 c: Y2 L) }8 z
import numpy as np
, ~7 B7 f0 G, b# c/ Wimport matplotlib.pyplot as plt4 D3 w1 T% }- \$ _0 k
import random
0 E9 ~6 \- O, L; O& d$ _. [$ h/ F! q- {4 W0 D' t" K  m
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
3 f0 C* n1 ~# Zy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15) V+ D4 a, \% ^8 U! c: e$ I% M8 T3 y* K

' ~; @, y, Y: ^8 T2 W3 vw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
0 p2 }. n( K: c% C- B- ub = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% c3 b. C: _4 H; D* s$ o; t" z+ ]$ X
epochs = 100" V9 G* G* q$ N$ I3 j+ ~2 f

1 O* O+ s7 s( A3 E7 hlosses = []* W* V7 R. A7 \& W: U- j
for i in range(epochs):
- w  M! z+ W6 j' F& Q# f  l4 }& d5 }+ j  y_pred = (x*w+b)    # 预测0 A& |  |" l! F- c1 R4 H
  y_pred.reshape(-1)! X4 J0 |/ E9 g& l$ c: K
6 B# }! |, s1 {% r* w7 R
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
' i5 l( k0 ?% d% z$ k  losses.append(loss)1 v# X( i- V4 `! i6 D5 ~. X# T9 o
  
( p; M* ~0 W  g1 m1 B: z+ r  loss.backward() # autograd
$ X1 R3 M0 x1 O& G6 ]6 _  T& g' e: T  with torch.no_grad():4 d, K* ~3 A2 C, h: N7 c
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
! v* U$ \# w6 Z' C    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 Z  }  P+ A5 g, L" R  w.grad.zero_()  : b( D; U+ N6 ]* q5 f
  b.grad.zero_()
5 Q" j' W4 M: V3 f0 H2 ], y: e
+ c' B  |4 o4 u- bprint(w.item(),b.item()) #结果* ~: Z- @0 |# ]: H$ z; i, n6 o* @

& ]5 a! e% \% c* W* R: GOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ P; S$ \% \$ c7 f  y2 G, a
----------------------------------------------5 x9 _2 h& t. U' m" C! v& f, B
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。8 ]* k9 S9 i% a; N+ e2 T' w: @
高手们帮看看是神马原因？3 O3 q7 {* T# T/ w' q% o9 H
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
( B+ a7 p9 A9 T$ l+ |) U6 O. F1 Y9 d! N; h- I! o$ `  ^* z6 x4 O
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？* s- j, y# W% y- E0 S
-------8 Q- f0 Q3 U" g" b: l' g0 L4 M: R. ^
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。
# B2 a/ z! l& k! n" V-------
6 ~6 N2 W+ L* t5 ~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' f* e$ p/ u4 y: j! j  p$ b. {' [( 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？3 e6 O) Q: C% H6 k, ]+ d; ]
-------
2 j+ D  ]- i" x3 v+ M8 n) Z! N不好意思， ...

- B$ n2 H3 K7 e, N; A3 l( _( G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, S* p4 T; L: j- n) \1 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 e: L5 i) ~0 B; X7 v
雷达 发表于 2023-2-14 21:52; ~: K  A: h2 L  w8 }' r, n, B
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" p" {! {* {% b4 y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 ...

' j2 ?6 I, D' d5 i
7 n# S7 e* k% }9 b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。- j, p4 f4 q0 f# }5 S+ p

# e5 f& \' T5 E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
2 ]8 n$ R2 c: ^
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ V/ }. ^7 ?! h* }0 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。
% ^$ l+ j; Q8 j# g- q4 Z! I2 w; W7 B: c
或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 M/ y# l+ j- D' e. L* _

& {' G$ u4 g, V, Q你是对的。1 t% w8 u: d# U2 y) E# L
去掉了随机部分
8 |' @9 {5 L( m4 Q! y$ A+ n4 J) T" S" Z#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
4 Q, B+ P3 P1 r% k' ]7 c! f/ N" e. q* jy = (x*27+15).reshape(-1)
0 G7 _, K# F& x* B! ]; C7 r9 I2 C% e
- X4 R9 j/ n# z1 z3 ^( D循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了! S! @- Q) }8 ^8 i" `) k6 A
w , b' o* _3 I( ?& J3 G9 H: K& Y# e
27.002620697021484 14.8261671066284180 H" k: m5 d# O# K

& E# ?' P; w5 x$ s  O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