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
8 K8 X/ x# f% P+ g
# l* ?7 o5 E4 ?$ i为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。9 t9 W2 J# Q( T+ I/ S7 h! d3 @
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* j9 s7 h7 G9 d6 [" D9 Y
----------------------------------------------6 _* |/ [1 }" F, v5 B
import torch
  n2 t: Q3 }( b' Limport numpy as np
% v! B, Z' g6 F( l' m$ L, X. nimport matplotlib.pyplot as plt
: F2 H, t0 m6 Dimport random2 ^, d3 y) A, e7 a2 ~$ g+ O

9 X' y* Q; t% A0 j/ e, Q6 |, Sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) c0 l" e4 v2 c/ Z% j$ S( ny = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=158 a) b( ]. f5 ], L# B5 B

* Y% g+ J1 I6 n! Lw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b8 v, c% ]! n& d( `" L9 T2 _( H
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 b: m( g* Y8 o5 V0 b, N" F8 I
  t" g$ M* ^: z! k4 ?
epochs = 100: f' H$ q" D1 H5 O+ Q5 {
# J( \; F1 L4 ~* P' b6 d
losses = []  B/ G8 Z, p- m: S
for i in range(epochs):
2 [. K' }3 |$ T; m- L  M- K  y_pred = (x*w+b)    # 预测
$ m" Z. d, N, f' Z5 i8 K! J  y_pred.reshape(-1)! c9 m3 ~* F9 {4 @3 l
+ X6 L, b  L. `) ~
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss5 l4 Z6 N  B5 R4 Q3 @/ z# t
  losses.append(loss)
* W1 Y8 O- V# U8 h7 T; @  
+ r4 w+ x4 f- Z  loss.backward() # autograd
4 E& b/ l7 L+ l/ O, w1 a3 O& i% }  with torch.no_grad():
& F( ?; w( p; ?    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w8 l0 Z+ ]! p9 P0 s1 D, {- m% L; b
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
) F* A) K3 O3 D; I& |5 W  w.grad.zero_()  
% ?- e' R& R/ f1 O8 i& J) Q$ ]) I  b.grad.zero_()
1 S7 W$ b' Q" N  |2 m, [" [
5 |0 C  M- U6 sprint(w.item(),b.item()) #结果- H1 C  Z, f' H' a6 l( u, f

. P- z. l1 t' \6 ~$ C' a$ v, |; GOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625- j" c1 U0 e8 S8 E
----------------------------------------------
; p- ?! h8 t( n; x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。4 \* L. a; C; x6 s. J
高手们帮看看是神马原因？
, \! W. T* A- o, d, C
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 ; }# V1 D; a9 W( i& _: N3 _- f

7 C2 x9 _3 W5 y) p% a  F+ p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？; {. v" B7 q4 ^+ z  k% p* i
-------
" I: p0 [* ?, F7 f. k4 g: H4 ?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。
* c# R; p1 d- _( q% p9 }-------
! k1 V3 r/ @6 q' H7 _! U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! Z; P- z" L4 N: P  D
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 _$ ^; R& v1 y0 E-------3 m4 d, e# w& i0 i4 ^
不好意思， ...
+ f0 c/ Y7 R& X; ]
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
9 d! l* t. l) D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
' O! t) e3 _) K
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
+ b# ]! U- f5 N: x0 R谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ q( _! C% O9 i6 q
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 q0 p1 L6 M1 b5 u2 U5 q; q

+ l& k  x1 E4 w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。
5 t- @( M5 _4 m, k5 w+ c  O) ?( G; ]
1 C/ V+ w& X7 p& l+ @# {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 c' q! q  P4 ?5 N8 |
老福 发表于 2023-2-14 22:00
6 b2 B& H: f5 D) }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。
  r. ~  _! Y' F% o0 u- ~1 k: ~- s& z. h. I, I
或者把b但的起点改为1试试。 ...

9 c+ m$ L* s6 J  {* C* k* V# a0 b, J. j6 |, l
你是对的。
$ E! g, G9 K$ A6 O# v去掉了随机部分
4 R% ~% a+ M: M' \/ k#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
  O# O& B4 }# c$ L* zy = (x*27+15).reshape(-1)
# S/ W) w6 ^7 N& y% w: f! N) f; R7 n9 E* l+ A! o. ]8 _
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了. \3 g% J9 H" c8 J0 X# S+ [! ?$ N
w , b& Q3 A) K" p3 L. c
27.002620697021484 14.826167106628418
/ B* y* ^1 w* W9 \. n, d  Y8 o
5 e4 V; A( m) H6 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