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 / t  x7 \) K$ \9 o, Y
2 y3 @! k" V+ n: q; w0 k6 Z
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 }  d7 e% P" B/ @. O, D
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
; ]. t2 k6 v2 g1 e" ~----------------------------------------------9 K% w0 ~( W/ o, ?) a/ \8 C
import torch
. b* H2 A0 ^7 s- \* limport numpy as np* b) K' v: M  J' b6 P
import matplotlib.pyplot as plt5 W# f2 t$ ~1 w1 K' Y
import random
0 F5 [" R, r+ {
& l: ~! y) q) _5 R( O" [x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
' f+ B  N% e5 ]4 \4 @y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" f- {: @$ }  l  U. k4 G+ ^* N; Z, f0 @* U4 O- D
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
# o/ i) V' ?6 t1 V4 Ub = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% K) y: M  X# ^8 W8 i- g
& o! t8 U: V4 _( Hepochs = 1002 R: M: C, l  C. Q% S
% U& X3 ]* u% W1 s' c# H7 a
losses = []( W+ K0 f) o0 \+ g
for i in range(epochs):
1 n  G* w; r$ O0 t' w  y_pred = (x*w+b)    # 预测
' q. Q% p8 N* J1 O. ^1 K/ k, h+ I* c  y_pred.reshape(-1)+ k; }5 g3 u* N# V+ d* J8 S/ ^0 ~

' G& o0 f0 D4 {7 U3 Z  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  L0 h  u  p& l5 g' Y8 D5 K  losses.append(loss)
# H$ M/ @: n2 k: h" T4 h  % U; ]$ a, g) g8 o, z
  loss.backward() # autograd
7 Z. `7 K- b1 i0 n5 r  with torch.no_grad():
! D$ J" M* E6 k2 y7 z5 r3 K+ z" C    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w6 ]& b: t6 o/ M6 Q9 x
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
0 ?2 O1 d0 k$ s$ Y  w.grad.zero_()  % t% L" t7 O3 A- _) q; ?
  b.grad.zero_()
. ]2 \6 v8 p; Y! }2 Z
0 @. D  `. {1 |( vprint(w.item(),b.item()) #结果
' J' k% U* J: v( o2 n% e
' `* ]2 A, y) x# ~$ L1 cOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656250 ?) B& B! O2 e
----------------------------------------------
  T' N& I, ?5 ~+ f6 a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。
0 n3 I1 V! j/ ^4 J6 k高手们帮看看是神马原因？
- f/ Q3 [7 t" P. O
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 % V3 P$ w  y$ |6 A0 b' D
  u* g7 @9 q, l4 u5 X* o6 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？
# x. j' T/ o; p0 Y& ?% s* K$ u* n' j-------
& P* z8 h. D4 j* G5 d6 t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。
3 {( j1 K( d8 x/ i0 w3 a6 |1 s& ?-------; h3 G% ^# ?; n5 e9 b
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% |( |" ~$ E- Y% l  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？* M$ v9 f; P0 N; X
-------
6 z% }# R8 {1 s) b2 r不好意思， ...
3 n) c, O/ P$ [$ b' S5 {/ o# b  B
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* I1 W1 a5 U" h. u, q! R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 % v! _" j0 u3 ]6 [- z3 C
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( t+ A8 g" O0 x5 W
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) Q0 {0 k% a0 S8 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 ...

2 T* d" G7 l9 {( x7 c$ q' J# q8 r7 H3 ?3 M. j: V
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。: N# R  s: W# l1 i) w: d3 z: O

/ F; |' U6 d  \' O- n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 o2 |2 j' T# R3 J% j
老福 发表于 2023-2-14 22:00; _4 N3 d- C7 K" i
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 ?9 U5 f: D, A" S- m3 Z$ K( x# F, Z$ S  c
或者把b但的起点改为1试试。 ...
1 G) L, ?& [2 l* q: T0 T

1 \7 N6 H% h! V& `$ G你是对的。
. F2 b6 {& R+ ^7 A  j$ c8 a! {去掉了随机部分* C1 H' ~4 @' _2 X6 i
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)5 h( O( v2 g& h& g* n
y = (x*27+15).reshape(-1)# k# N* h. f: Y0 ~8 u2 c

# h1 X/ J. T. L* t- N循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( e) ~1 c; }+ R. K% q3 Bw , b
) j6 J# u6 [3 Y) C! K27.002620697021484 14.826167106628418
9 J/ z; U" {- [% g( g; L9 I" B6 Q
2 \1 V5 E" v6 \; {; _9 n6 f3 {( b7 `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