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
! B' r( v8 s" r5 g7 m; U) b
" w0 i- z4 H* N! ~' H为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
1 I- ^) v5 G0 ^/ O# v' E0 KPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
3 l# G4 C% t) @  L6 m----------------------------------------------% @/ b8 F. B7 U" Y, E6 C" q& L/ K
import torch
' W- J4 Q* w4 z9 N/ W! E; timport numpy as np, E/ \  e  y0 S: w. c8 N) `
import matplotlib.pyplot as plt' i  i- P& j8 M- O. v) _: s/ [3 u
import random% s7 i2 g- D% R- g4 d

* q' h$ r% J' r( Cx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 l1 _! `* k7 w, K( }- Y' G9 ~( _
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=151 v7 k5 n2 P) `0 A- k- E" C, t; e+ s
, v) f0 X5 S  J! q/ ]) A6 _9 u
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
+ w/ ?$ ]) u, ^; i: a% z1 J2 sb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* w, m/ }' D, K1 k
/ l; t7 a8 o0 ^) i$ e: @( _
epochs = 100
8 W# P' V- p) u
) F5 W# v  L4 S" xlosses = []7 P  [% z# q4 s% Z; H
for i in range(epochs):" `0 \% e' T3 i5 G; X0 D
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! a# a1 F- X' v& T8 m  y_pred.reshape(-1)
5 r; z+ @; z; T0 N0 K2 W  K! z ' U! j% I* T; W# [3 Z+ t& B
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
& {+ Y1 p3 q# G- x/ K9 ~  losses.append(loss)
" g3 h" d5 V; t( c# Z& b5 r  
2 S% j( a& A+ b7 u# \  loss.backward() # autograd; ]: A  p: X! V
  with torch.no_grad():' ]& L5 V7 q* L9 C7 h; H  E
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w9 ?, J, W6 b0 l: X  t8 N! K; k) M
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b / s5 r3 J: y4 E# e8 d. _
  w.grad.zero_()  - |& ^+ |8 ^* R* o' {
  b.grad.zero_()
3 a, k! N" _% H. N4 b0 q# C* f$ v- P0 }2 n9 a* m0 t
print(w.item(),b.item()) #结果/ ~8 U4 j  _' _* A0 J) g  ?2 T1 a
% l: ~$ a+ r# z
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625/ P  J0 e" U/ \6 r4 j, c! s4 v
----------------------------------------------
, F+ ?1 i  h9 A4 I5 N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。  M( }' d* X. k/ O. U
高手们帮看看是神马原因？
: e' _) G& N6 ~. Q4 E
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
" o) {/ v1 |4 j' ]0 F" s  B& Z; i; ~; O- {* k( |
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？
+ x+ ?: Z, d" ^  S5 `. ~-------
5 n1 U6 l8 b1 v5 G' T/ z4 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( \. d+ J: w8 i3 j' @0 V
-------
5 C# J8 Y* t; ]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; h6 z/ Q, n5 Q# 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？
# Z* S' }( p4 D1 }-------& R) Z+ k0 j9 F2 x. D% q
不好意思， ...
0 R, ]. h  w5 c) ~& b
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# x  w1 S+ z! w5 q4 q3 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
; i3 m: X1 [7 p9 ~
雷达 发表于 2023-2-14 21:52* z6 k* k& K8 x0 T7 k6 W
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 P3 s, ]! ?- k5 t* i5 m7 X1 k% _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 ...

! v: ^, g/ G5 p; r1 z, V& o8 m- A2 ~
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 G2 K1 f# M7 x; ~
6 p8 i- n0 P3 v$ w& {$ h" ^6 K  Q
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
5 T7 _. a$ J* b: u0 l
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ k0 k# R7 s' H( r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。
9 w# k% r3 x, g2 U/ O: A# y) a4 B( B7 ]! y# E
或者把b但的起点改为1试试。 ...
. H, m6 l( \/ y4 F- ]+ d

5 x( T* j2 i, Y6 x1 ^+ {你是对的。
: f( w) j$ c2 h# f- d去掉了随机部分% t8 u; _  k+ Q; z" q: C5 M
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)# r0 D$ ]) c" U" O
y = (x*27+15).reshape(-1)" m. O$ n- J: @  g1 ?6 P1 M

; }/ l1 _: ^  X2 E- A9 `% K0 u循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了- _- X! k& B+ S) Y1 e0 f
w , b
+ W3 e( q2 m$ g! C6 Q, f- D  H27.002620697021484 14.826167106628418
! h7 G6 N9 [4 ^, E' [8 n3 H
0 c5 W" D" ~/ W$ {' T# K6 ~' \" p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