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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 ; C1 |# `; k, F, V
* R- y' M7 |& e1 m9 }- U! e) K
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
. O. e. _0 M& e& D* YPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:& u3 Z3 M6 x( X+ N+ i+ c  ~9 c. Y
----------------------------------------------
, e4 U) v4 j3 K- R* R+ uimport torch# _+ X& n. J; k
import numpy as np
* j* y8 @# P( s1 [: n' f7 wimport matplotlib.pyplot as plt% W! R8 V' w. Z- l1 Y+ k/ P
import random; Z  E  l* X# H! k

! A8 X* V( u/ l+ P7 U  Mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))5 u# p2 r! Z8 A% ~0 b  w1 s4 o
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15$ x7 `- T/ a0 d1 q+ B1 z* k

9 s. \% [  B. o  N. ^w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
( L4 h6 _7 P& y2 \2 zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)- p! a: n' r1 T5 R9 G
8 f+ }$ [4 u. f7 J; L
epochs = 100. v8 b' K4 h3 ?/ m3 X% B) _8 H

0 i/ J$ {% ~, q) qlosses = []
+ e5 e: f9 I* b1 W) G* |for i in range(epochs):! S5 h9 }5 k. ^
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
3 @- o1 g: B; ~! u  y_pred.reshape(-1)
! V$ C% w4 y) b ' ?2 N' M$ O' Y7 H8 j
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
6 w9 u$ _- ?3 h. Q9 ]  losses.append(loss)( j# D; |  \6 y' S
  4 j$ N  b6 P; {9 [
  loss.backward() # autograd
4 W6 z6 Y$ O" m  with torch.no_grad():
8 U4 \/ G+ Z& @7 H& i/ c    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w5 f' b# i5 g$ J- N  V8 q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 |: y: z, C! @# ~. ]; P
  w.grad.zero_()  
, _& u. Q* s4 Y0 o  b.grad.zero_()
2 e/ w5 n3 l7 L3 R( ]$ X; T
! l* O) }+ y3 `4 c7 y" W6 Pprint(w.item(),b.item()) #结果
8 u* R' V# h. [; o
& g9 W; q9 M( w. D' g' pOutput: 27.26387596130371  0.4974517822265625
" M7 c9 t. x% J' T- ^0 U----------------------------------------------
4 s4 W& ?' V( g- {& u4 t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。
6 E! V5 e( P. r; {4 R: k1 M3 ]! G高手们帮看看是神马原因?% g5 j% D/ C% @* 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 ; g. q6 b# W, u3 p

' t' p; W# r7 E+ w% J8 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?
+ q2 o) u: U& P7 Z- P-------" E- I  A  M* A6 ]2 O
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" Y$ p, t$ Z( O- S
-------
- U4 p  y  D0 O+ `$ ?" P- H$ \. M/ K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. W2 ^' a- O& }& O+ Q& c- Y5 l
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?
/ p/ Z' J* i7 y( H-------, Q1 N  L1 u) g' g& |7 d
不好意思, ...
* j1 N' |& u/ O& s0 ?% s/ R; T
谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。& \% y2 i' I" a2 s+ }
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 + Y2 k" a' Y7 _( c' A
雷达 发表于 2023-2-14 21:52# G5 u  a* w  _( `0 e' l1 P
谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
, _2 q9 w) p  O6 Y) L- J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 ...

2 T( U( C4 V( s, i6 @! V1 O4 ]7 ]0 S9 M0 D/ H) [4 f0 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。4 z4 }/ _" X. `9 `

& m  W% P4 S$ ]- Q. A) s6 F$ b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
9 I- z+ M/ P5 }! _, Y, W5 }  v
老福 发表于 2023-2-14 22:008 [3 }# e( S, B$ ~6 V$ G4 q
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 m- ]/ Y( T  |3 }3 R$ l8 }

+ m, [" c3 V# a* ?% e或者把b但的起点改为1试试。 ...

6 ~7 }: W4 R: N5 B+ v
: i. u: p7 s8 u% u  @你是对的。; S% z5 s  K& B+ l' M3 w  o8 f: E6 s
去掉了随机部分9 I0 @* T2 ~4 C
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
# W' r1 G' y7 Ly = (x*27+15).reshape(-1)
% [9 u6 j& [. u: s0 \  U  D( S
: p% j5 G4 b4 G9 s% I# _循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了* I( j1 F/ {! i; ^
w , b; W) w) N9 Z. ~: A* O
27.002620697021484 14.826167106628418
7 B2 @9 U) c5 C# E/ H' s( ~  m, C/ S( ~* s  Y6 M4 a3 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。




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