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
% q( m4 F/ ]* M/ |& L  x
* n, L" A- ]$ j- [, E为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。" V0 j% J2 A+ i" c2 t. }
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
% r+ K( v% ?5 X# `; R: C----------------------------------------------
+ j1 u8 X# W- y% limport torch2 e' l6 B! v3 ]) l  i6 P8 `" z
import numpy as np
( q9 I2 J9 o9 {6 R, Qimport matplotlib.pyplot as plt
$ l. T& Q. H' B  p2 oimport random( m- q9 M- g# Y4 _$ e

& |# i3 L+ r0 y* p7 Ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1))$ Q4 [! p% c  G7 C' @4 B/ z
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
& x$ U0 Y6 o3 x( |6 e) y; {
. n0 F. P% t1 G7 @/ R& U+ aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b: y: D, [# ]. T: y
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
- _5 ?% w" ~4 q: e
  r2 J* M: X  D5 K: Mepochs = 1002 o! }/ W( q- Y% n5 x
" k4 W- _' I- X. z5 e- i9 l' P
losses = []
6 b! B4 a& i7 s* C7 ~for i in range(epochs):: m5 d) Z* S  q% h! Y- Y# J0 z
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; q: n+ I2 t, U7 M  y_pred.reshape(-1)
3 g( Z" ~) z) @$ r( F( p% l 5 T0 q. F$ E6 {
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
' y/ T( [2 B. T5 C& H% x  losses.append(loss)! f; o# n4 _4 \/ e3 F, m: w" a$ @
  0 B. b$ D' y; d$ d, q
  loss.backward() # autograd
; u( s- |' N& T- v. i0 o7 t* R* ~  with torch.no_grad():" L7 A! G9 q7 W! ?2 l2 }
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w6 U2 C2 @7 M" o! h# |6 F/ J% i7 _. @
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
! |7 w1 n3 v8 `+ R6 V5 P" i  w.grad.zero_()  ( L- e, T- B: N- X: W0 c
  b.grad.zero_()! k' L& X. ~$ E6 J
/ M/ `% k* V9 \, i6 @1 F
print(w.item(),b.item()) #结果
. A! [9 g; S' k" ]8 i& t  n* |3 t- K
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ j/ g' ^  q8 G+ _% c4 k: O* S1 L5 ^----------------------------------------------
( N2 @- E8 R0 k. ?! o2 _1 U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 z6 H4 x& h' k5 K. Z2 ?- d
高手们帮看看是神马原因？5 x% C8 Q. I; 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
1 ~% h5 R/ g' T: ~; ]
2 i  ^3 |! N* y+ l8 o! v' 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？
" q  q) t4 a, |" @-------
9 o1 ~8 ^( Y7 o2 Y* e' N) T5 \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。
% @# M6 K& C6 e* f" L! D-------; o* x$ y% B+ Q5 m2 T8 x- y2 A& ]6 }
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& ~. l: X/ l2 c& j; M4 L9 b4 E, |
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？
! U' P$ {2 K+ d2 J+ F-------
/ l- v- G) ]  B) D不好意思， ...

. y+ S7 ]" a$ t# ?谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" R& U! B! e* i3 I0 B' 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 2 `) z, P  E' W1 s" y7 B5 U
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( Y3 V/ f4 \% ]" E' d/ q
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 Q# O# y+ Y! j* 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 ...

7 B  {" g# b: T3 Y6 x% ^, D6 D, b  N5 S% Y5 ^+ e5 s9 A6 }
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 z( g4 A; A7 R
. _, C5 n$ M3 i7 R1 n, w* C' D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 8 `$ x+ G" V& J9 `3 v% M
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( i. t" w2 i4 W" z& C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 E5 T5 H" K  S& A2 t. u
# T1 e- W% Z# k8 g* a0 `或者把b但的起点改为1试试。 ...
! `" @9 p) _! O$ K

4 d% @0 z. j8 Z9 H你是对的。
1 U) g7 A$ C1 l* K$ L去掉了随机部分
: Y7 M3 c+ X3 `0 f" M, M5 w0 G9 b7 \#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)) H4 q. c& R2 D2 [; v
y = (x*27+15).reshape(-1)3 Q! h% D$ g" D* U! d& K4 j4 r
4 a1 S: q+ u8 j3 s, ~& \
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了  Y$ O8 _. z- [! m" X' N
w , b
" s5 m( @4 X8 @- C* s+ H& F27.002620697021484 14.826167106628418
' r! i+ h. D! g3 S" `
) A( @9 M, D! K2 a* }9 T$ \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