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 q9 G/ m/ D1 B# F+ C, y

9 x1 R( z5 m- G1 A! c! w2 v为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。! c9 H' B7 a/ z! G' u
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：" k* J: E4 [+ X: H/ {
----------------------------------------------) `5 \  X- |5 m0 j- I" m
import torch
  w. S2 q; q% @9 Eimport numpy as np
( \9 Z' c, c3 a7 u% V( W# limport matplotlib.pyplot as plt
* ~0 O. q1 d" v4 J, G, _import random# J! W/ }; r: O+ u( X" s* d

" b9 z/ F6 ~4 X/ U' O4 j% Sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))2 j8 j* C" [% _* w& {
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
1 M* k, [! p6 G* |$ ~9 C. D, ~1 i- i0 y$ N! R. L
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b' p1 v) W8 ^, [5 d$ S2 c# C
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True); q! {% X; J- ?& w% S

* ?3 u2 H# P! @! Xepochs = 1003 ]- F) I0 }. `, S
; V% N1 Z1 R, X5 |( L; m
losses = []4 |8 i. i! s$ E& A
for i in range(epochs):( d( O/ }0 |- ^# V
  y_pred = (x*w+b)    # 预测$ M" j: Y- t+ E, x- y
  y_pred.reshape(-1)5 O$ D0 k9 A* Z* b. L, A$ }

8 p4 H1 \% ~3 E. s. ^1 {) q. U4 r  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss5 N1 w4 I3 `! ^# T, H" s
  losses.append(loss)
! A; L% O0 J* I6 c  
  ^8 H; i+ ^6 Y; w8 ~0 y. N  loss.backward() # autograd
; b+ S) T9 Z: u# N; E/ r7 K  with torch.no_grad():, n& X  K% ~- B* u7 D5 Q7 v
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w0 b& Y- e0 e& w8 q* v; H1 i, A& @
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 2 A: u2 L/ U) p! q  z' ?
  w.grad.zero_()  
2 k3 W) m8 \; H" l- N  b.grad.zero_()
! |+ A  p4 o1 O6 _/ R+ v0 k9 e
  U% r. c3 y6 v) h# gprint(w.item(),b.item()) #结果# B3 i8 o# T! y4 `! I

% }/ r; L; x( a/ i* AOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656255 W4 \9 B& }3 }
----------------------------------------------9 E) D1 Z1 I% j+ A3 i6 `
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 X9 e0 h, K+ ^+ V/ r+ k& D$ [& c高手们帮看看是神马原因？/ Q$ i/ f) z7 ?$ f. A
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 p! I4 P9 D' [6 |
! s7 O( l1 m1 a9 _+ 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？7 u0 l0 W, h5 l: b1 _- J: Y, c
-------* M# o0 V  F2 N3 [4 p3 G5 C
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。
4 w/ a( a: T/ d" l( D4 v( Y7 f-------! ^9 M) n8 v+ 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 19:238 M7 q& c* D" W7 J1 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？
- Z7 F: f% j2 q( R$ j+ T-------3 x2 ~. w/ `' t7 h' o3 c# k
不好意思， ...
  P, O/ H- w5 ?  A' W4 z# J# y" n8 }+ y
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# u9 c& j( |) G4 k9 }7 v6 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
/ P; Z$ ]/ F$ }# h
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( ^& h0 f7 w8 m
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 k+ y& X8 `8 R5 ]6 G) ^: O1 ^) N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 ...
+ P/ R5 s3 e1 P. S2 l# B

) ?+ j6 a9 f- M" F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 t8 }8 v. i$ I1 O+ A% n
: w$ n, n+ ~( R% \( \5 b* i/ ?+ ^; y
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 ( w. ~6 K: l6 S$ c8 E: J! a
老福 发表于 2023-2-14 22:008 }5 G4 }* j& U: Z2 d) n
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。
) h0 u8 j& J2 ], F
: K$ K4 Z- M% q1 @或者把b但的起点改为1试试。 ...

7 G1 w1 y- l/ t( k
. e  J+ }5 q: p" M2 N. t- f你是对的。
% Z' ^. d' l9 U2 {( k& H去掉了随机部分: r# B& ~) Q4 U( P# q) O
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
) I+ a5 ]% F7 b# Hy = (x*27+15).reshape(-1)
0 R+ I, m9 t6 P, f# s6 z3 X7 D0 E7 \2 l& G; o) |2 v
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了7 H& @# ~5 c7 \7 y1 J' M- Z
w , b
' u! }4 G/ {0 O, D6 z27.002620697021484 14.826167106628418
) J" C6 K5 N( G' T) Y
+ i: W, D% A8 [. V' p) y/ A4 ]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