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


" h3 I, Q& y  |4 y$ w* k' P为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
- A# L% z3 N3 D- [4 PPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
----------------------------------------------
import torch
8 `" p7 q, E( `1 t7 jimport numpy as np
8 `8 _+ O6 R8 {8 l  |import matplotlib.pyplot as plt
import random
5 O. K  A0 P+ w5 x2 r  U- d& f
3 F# U" M7 f) z  r0 Vx = 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

9 F- @: s2 w8 q3 i; w  {w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)

epochs = 100
0 k% j. l- k6 e, ?+ S& u4 S
0 w1 Y8 t8 E6 b8 ~: \# K8 blosses = []
' H2 h  G0 `. V! f# |for i in range(epochs):
8 K5 a5 q7 k0 Z0 Z/ R! E2 A  y_pred = (x*w+b)    # 预测
1 W- t. D" A" `# c  y_pred.reshape(-1)

: {& F, V: t4 k, ?  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  losses.append(loss)
/ Y) d- ~0 }* i3 [( o/ G, s  
/ I9 u% N' R7 b- ?  loss.backward() # autograd
  with torch.no_grad():
' V& Y4 W8 @( b7 y) C% b% ~    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
& l  d$ M9 f  Y7 |( a  u" m7 `; H  w.grad.zero_()  
. x( O5 _0 A/ `, x/ k% x  b.grad.zero_()
% S3 p. T" w8 a
$ a) E0 `+ G' ]0 c0 i; V0 Sprint(w.item(),b.item()) #结果

Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
9 `9 c1 h3 y' |- r. `8 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。
# q# i. {; i4 V2 G- t- Z) g高手们帮看看是神马原因？

---

作者: 老福    时间: 2023-2-14 19:23


% E9 B- y5 I5 v. L& X" @/ D' 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？
0 C/ z  A$ q1 E-------
9 }5 @' r+ y2 D% K+ ]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。
/ S1 N/ W1 c3 y* u2 g) N6 {-------
. T% L6 Q( [$ X# h7 [. j% o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
4 C. I( G0 _8 @, A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 m3 C/ k' v) [$ F- U5 e-------
不好意思， ...

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

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。
9 }8 w0 g9 f1 R3 e" C" 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 ...

: w4 D3 w5 V. }7 S/ J( X' w5 Y" K
1 _& \/ A, l0 A; g  @  H) 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。

或者把b但的起点改为1试试。

---

作者: 雷达    时间: 2023-2-15 00:25

  Q7 q$ K, r4 s, z3 d

老福 发表于 2023-2-14 22:00
4 V: A( ]/ x  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。
, G$ A: [) {6 ^) [, P
/ b/ F0 N" e; Y! u5 l) a2 |1 ^) x8 R或者把b但的起点改为1试试。 ...

2 v: q# B) c$ }
你是对的。
去掉了随机部分
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
y = (x*27+15).reshape(-1)

循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
w , b
9 z7 h! |! n8 l2 K7 Y27.002620697021484 14.826167106628418
0 q; c+ n0 k, M% {2 G3 q; R+ C5 N2 y3 d
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