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
7 _/ b2 u" O0 o" I, `; {7 \* r: Y' |- h' h5 f7 D5 s: C0 d
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。# K5 m; z5 ]  d9 c7 b+ O) Y3 }0 E
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. ~; |7 M) y# G9 x8 l& I
----------------------------------------------
% F  C1 j% \4 t3 Q  m7 @, u" yimport torch
5 x- C2 u9 I0 c/ L  T. @9 Aimport numpy as np
9 O9 `' B( ^, n" e. Limport matplotlib.pyplot as plt: u) q& _: q% F9 w9 g; i" X
import random! T# A( m% ^' [8 @; K5 x! u" n" q
# e4 B8 x0 ~% E; w- ^4 y0 L( t
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) e9 E$ K. }' o+ e3 p4 M* cy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
& C$ @9 v  q# ^7 b: G' r' d) ^* i! L+ e4 Y/ b1 W+ I
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
9 v! [& g# N4 z4 c4 C" l6 xb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; J; q* p  ^$ y+ T& {7 }, h7 E8 F/ i$ B. q
epochs = 100
9 W, ~3 M& b! s$ ^0 T0 ]. Z" e, }' W) U+ c: s
losses = []8 o5 z3 e/ c+ ^* C& h6 d# c1 @
for i in range(epochs):
6 w' N6 q; @, y# E  y_pred = (x*w+b)    # 预测) a5 y+ |% S( ^4 V4 ^; q0 i8 b
  y_pred.reshape(-1)- S+ G, L4 U. a$ c

( i, G9 P) |5 x4 Y9 A+ d  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss1 |0 \6 L* j  d* b  r8 O" \$ M
  losses.append(loss); C( h. K6 Z- `. i2 I$ A% \
  + z! f6 L. z2 |5 D. |+ ~  B
  loss.backward() # autograd- H0 g" g9 ?! B" {5 D7 l& H
  with torch.no_grad():+ u% [* Z7 T; y! h
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
$ d* z, ^  A( O) X" [    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 w/ L& Y" B$ _! c& v& r+ @0 G  w.grad.zero_()  
5 y8 I( d. Z# g  [/ E  b.grad.zero_()
; W1 ?: }. g9 N4 M: s, H7 J; A. Z# ]; w; z1 Y5 `
print(w.item(),b.item()) #结果% I, ]6 `7 U3 U4 Z4 l2 p
# N: l; I) W) ]( D
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
  _: `8 B  k* _  F----------------------------------------------3 H+ D, Y, Y+ \0 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。
5 @' ?! l) p6 r8 o2 n+ B高手们帮看看是神马原因？
& o0 E5 I% ~* N! d
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 5 S' ?  u7 l. T  [/ z9 c

; }  f, X/ ]% K* r3 i% r# 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？
+ e  v+ {4 c) x2 M9 o-------: h8 b) u. {3 h3 _7 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。
- `, g) H3 x! e+ X-------
- h( f6 k; Y4 N0 I+ J4 w6 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 19:239 S# A$ J6 S! U3 ^" o: Z6 ~
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 i' ~  C% A: Q-------
" c' p& C2 \% E6 K& E7 Y, ]7 H+ q不好意思， ...
7 V; i- @+ j/ K* V/ u( Y& S( c
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 L0 d; J, G! p' {/ ~
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
( p6 a' M. p0 O
雷达 发表于 2023-2-14 21:52- U0 ?& J. V8 ^( \( @
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
2 I/ `% g" S. C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 ...
* r* K; _; m  Z; X% F) e; T- c
0 }/ g2 c( Y5 {
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 L) z3 P2 x! b" j9 }# y( k  Z1 \8 C* ?9 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 ! a/ l8 t* N8 Z$ p+ v- j. `1 [" D/ t
老福 发表于 2023-2-14 22:00' N# w3 l( E( {7 A3 ~: v5 Z
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。3 O9 }& K: m. p$ n
9 ~+ ]: s  i+ l% h! ?0 q4 ?
或者把b但的起点改为1试试。 ...

4 n1 e& W  J$ S' b' Z. `2 K% V: m# d5 G, h! _
你是对的。
& l3 G. I( k# N/ l+ ^$ Y- B' M去掉了随机部分* J# H- `: I/ j
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)2 U0 e; r0 T) _3 u3 j: m7 X1 C- l
y = (x*27+15).reshape(-1)2 i; q& G2 _7 l# H& k: V

8 c* g. }! E+ a循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了& a2 |5 M' ]3 A' D1 b2 U* F4 f$ Q
w , b! X% K' U5 |! B- H8 V
27.002620697021484 14.8261671066284181 b! t0 D2 A; f. s

, v" z0 W* G) B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