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
6 n# ^- q; M) G; p  _
9 [8 R* A7 p1 g& S$ ?" c为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
( S+ u# s) [9 _1 N8 E) hPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：0 E- P  h- r' P7 _( I
----------------------------------------------% s1 {0 t, l, B+ s3 b
import torch$ v1 G/ J, R* j# G. {
import numpy as np
# v/ x& ^% ]4 V" @9 m; \) N+ Vimport matplotlib.pyplot as plt
1 v" y+ T) q9 O$ g  Q7 {7 ^' Simport random
% l  [& B9 T) C$ ^1 ]7 X$ p' q
' j  p" G4 k2 ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): V$ U; l- P9 L7 Y" S5 O% m) P
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
' Q3 B; M- @6 W7 n* F6 m
7 a3 V" ~7 X5 f+ J/ p8 h, a+ fw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b2 J+ X7 K4 E; Q0 h
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
. e0 m& p* |9 n9 q, e
: c3 P- r* i+ l0 wepochs = 100
+ n$ j: N" l7 g  V( I! E/ Z. C! N- _+ Y$ r4 @/ {8 B
losses = []
7 x& P- @. Q* j$ A8 U1 |, ?for i in range(epochs):
" m1 {0 |: `7 i+ G- e  y_pred = (x*w+b)    # 预测
( S2 Y- h! B! u# ?* M; s; \+ {  y_pred.reshape(-1)& i! m) K, i& m5 `5 `* E

5 j+ m  F: n- Q) [' w- K  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss6 G" G) k/ G/ b' ?/ t
  losses.append(loss)1 K. M3 F/ t) Q1 J# a6 v8 R' @
  
+ C3 ^% U' j8 e* |& ?  loss.backward() # autograd( ]# i8 S  A5 \8 D! B8 a& G
  with torch.no_grad():& E/ V1 f4 f" `7 z: J
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w( X9 E; s; ^  K3 w0 @5 K
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 3 d" _5 T# e. z& t
  w.grad.zero_()  
0 H6 y- S( s# v/ {2 K  b.grad.zero_()" V( k$ V8 ^/ ?( D! h3 }' l* [
! g% u* @8 x6 W# b1 r1 m! F
print(w.item(),b.item()) #结果
& s! W) j: Y" c( i: z2 x+ C: K5 H6 t( a7 @
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625# ?4 z4 I! b- _3 L" n
----------------------------------------------
( s- r6 E& {2 e7 B  N% P. q# L$ v+ _3 |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。, z/ M" r1 V$ L
高手们帮看看是神马原因？2 i0 n0 A' z) F3 E* Q% ^) o. J
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
' v" R1 z; e5 {2 }' m2 M
. F% V" \% l) g& Y" c: t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？" l. ?/ U! ~1 I1 N
-------4 D& b1 P7 c, o2 q2 O1 w% A
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。& _0 O6 L% B+ N" P7 o# N% n
-------+ Z3 p8 I5 A& z- j: Z' 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" t/ z' r9 z6 W
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？9 n( \# h, B' C0 U; F9 Q
-------
' t% M0 x! ~, s4 L4 P不好意思， ...

' E  r" l3 C# n( H( n谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。+ t, ^& S: V! g/ Z% I: {. O8 L
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 : @5 ]9 u( j5 r% c
雷达 发表于 2023-2-14 21:52/ a! Q+ M5 P- d0 @  ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: i5 b$ V  T$ S( J$ n# \# @1 F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 ...
: b1 p( z/ R" h- \

0 F; w1 S) @+ Y! a/ Z: N- l, [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。* y6 w5 f3 }6 j8 K# l5 B  P

1 T- u. N" Q6 C& [; x" P: Y; K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 6 X! p0 z$ g) L+ |5 ?- H
老福 发表于 2023-2-14 22:00
3 [7 I, B- d& s* h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。6 `$ c. ^& ~8 Y8 F7 a4 b! C+ x( n% f: k

/ S, A8 ?0 u* s, X8 f# P) M' X或者把b但的起点改为1试试。 ...
/ Y* [' F* f. N8 V1 ^; A

/ K- K9 L: v8 n( y你是对的。' A+ Y  T+ i" [: s0 V
去掉了随机部分
: Z; g- d% `' {7 T( p#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 \" Y. c* J8 v( ~$ q* T
y = (x*27+15).reshape(-1)4 \! d6 \. d2 p& J$ e% z

: v6 a5 e7 Q7 y% |循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了2 u& u  G; J- r8 A  L
w , b7 v+ w+ J3 f5 e3 C
27.002620697021484 14.826167106628418) e' F0 ^0 E  b+ ]
. b& H* `, v" x! K
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