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
! m; g9 H6 x9 s: }) v
5 N) I7 {/ W/ ?' s为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。5 T& I* T, r2 ]2 g  S. W! q& I
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：7 K' S5 w8 b8 k  k- h5 `6 V
----------------------------------------------
) M2 w, T. z& vimport torch
6 @5 O6 J; _* I" n1 zimport numpy as np3 ]: U, c. O" B
import matplotlib.pyplot as plt
9 J' I; L1 p$ [/ t3 Yimport random
: B  L8 f: i* q2 a6 a  O; `5 o# W, v. [
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
: }9 L1 [+ g7 V% qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- a' [+ ?2 i0 F4 b( C
& f: c  K& w; jw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
, A6 s# K6 g: f9 f# i' t& Hb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)5 a5 W/ Z+ F2 U% j( k* |
% @$ c+ [- {3 Q& g
epochs = 1007 L: W3 P  `& Y5 G4 f; V/ U6 U
" G8 E: _# o% P8 I
losses = []
% x- X. d7 }" c/ |( X3 w  u& L7 {for i in range(epochs):
$ F# W+ I8 H/ U3 g' t* F  y_pred = (x*w+b)    # 预测1 Y. g! b( R5 w$ P% |
  y_pred.reshape(-1)9 u- B) q( C; Q. A/ J

! [: e3 S& ?! V, E2 H' }. z1 ^  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! c# {; C9 K4 ^+ C" s( W  losses.append(loss)- n( V  e6 z) j3 V% u, K0 q, v
  " O% A5 f6 ^+ Q; [
  loss.backward() # autograd
2 i% e9 w* h- n3 z$ b' v0 q) N  with torch.no_grad():4 F/ N" x* t7 F. I6 \: f  [$ m" t
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
! k: I" ?- X3 t2 x( W: C8 P    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
% X! d5 |( q  D/ d( g4 @! t" K  w.grad.zero_()  
( {& D& z0 i+ _+ k  b.grad.zero_()& X4 x7 R4 l5 X7 D3 ?" M/ K6 k) U
4 S" z$ n7 P; n! l7 C- k% b
print(w.item(),b.item()) #结果, v$ r* x7 u+ M: F3 |

" \6 }/ y# J- b- d2 c0 oOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
4 D. I. ~/ c$ T; ~----------------------------------------------" M* [) d0 V  W# @% m; y; A& 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。
- t( f# |$ b! X! c: J高手们帮看看是神马原因？
5 b6 r, n  `$ 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
/ b: M$ `, }' |. m  [4 x  O- W0 g! a: [
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？
6 I( Z: K: ?4 @& p6 K+ m4 G0 c3 u-------
: l. H6 s) @, @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。
9 Z5 {- W2 Q2 S# z1 s% J6 L-------
6 K, ?" j, g, `* c# j( E/ q& Y  M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 19:236 T2 l/ j- t' b; b
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？# k9 m* J6 d" l/ j2 a7 Z, B, o+ Y
-------
. _9 ~& f/ W+ K不好意思， ...

4 m& Y* D7 |3 C! N6 V谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
' P1 k* K; f' e4 s  U5 ?6 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$ ]7 w0 e5 t+ o. H* q$ h
雷达 发表于 2023-2-14 21:52  N' J+ U+ m! |2 w
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( c& _. ?& h5 Q4 e9 d8 m% 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 ...

, r" C" p* ]* k' ^- {% u7 c8 d
7 y' n& S8 x2 m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 L$ Z0 `+ e# C9 k6 s  v* ^
- }$ p$ x. b4 A7 P; c  p# O$ `
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 : X; r% }. ^( Q- U( U- M
老福 发表于 2023-2-14 22:00
0 W0 `$ |: T; `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。
/ P" w* j8 r# R; K5 \6 n! X) a# d0 H. M3 |5 f
或者把b但的起点改为1试试。 ...

# f9 r2 n) y3 d6 I* S  l6 f" `: O- P/ G$ I
你是对的。
- ^7 h6 q4 z$ N4 o- I去掉了随机部分
! D2 O2 e2 E% N' q' P. Y  Q; @#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% n7 P' p; U$ g1 T, l1 b$ F' By = (x*27+15).reshape(-1)
8 u  T. l$ T* z' \* d+ R# E5 x" ]( e* o5 F
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
5 ~  c+ h: b# S: o; A" E: D% vw , b
; z6 C3 ~4 |% b% j, G27.002620697021484 14.826167106628418# X/ z. i* K/ b+ d
" a5 N: u7 S5 w
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