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
  P! K" M2 v9 Y
4 }) u. g- i3 r0 G1 I$ Y3 J2 n为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
' ~* x# i! D3 M1 m: B& P4 uPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 F% S1 ]0 {1 Z: e+ r9 Q/ M% V
----------------------------------------------
' B: ~- Q3 |' H- dimport torch  C- {+ Y& s$ w2 c
import numpy as np3 Q# u4 @2 a- G" y1 V
import matplotlib.pyplot as plt- P1 _2 }2 X/ O! n8 G4 k% W
import random
* @3 Q9 f! y! d/ L& F0 Y" X% K" _: E) P: J) q8 K1 l4 p
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
5 [" r7 i' E" h% w+ d* w- H3 a4 ny = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=159 F9 e! y* C" \' R- `
1 ]% ^; Z8 X, F# h- G$ l
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
9 z  }" e, e$ Gb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
3 e- O% ~9 i6 d( f" p! z. d3 S7 @# o7 M  K& r
epochs = 100
9 L" ~; O, k$ q) N4 S! y, S; L6 p0 n( C) w" D% W
losses = []2 l0 @' x2 q' Y& {
for i in range(epochs):* P3 ]) v9 @1 ]' V9 |
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 l% ], a" {+ o9 [% q7 o  y_pred.reshape(-1)& o! L' G, S3 V, }
. h0 \  n  k0 [) @: [: K
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss' q* P" ?# Y* x7 L6 i
  losses.append(loss)6 x# ]7 m7 l5 C  ^& F6 k
  0 P( G% Z$ ~# o% K5 n5 |, _
  loss.backward() # autograd
* }4 w+ W0 p2 l! J! Q5 x  with torch.no_grad():
( n" U1 |9 n+ }/ H    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w" m& _+ s4 i9 V  _9 s
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. |4 U6 H1 z) z! v: x  w.grad.zero_()  
' v& z( |: Q6 h9 b1 ~  b.grad.zero_()
2 K1 K) L$ {" E; e5 x6 P& Y8 I
3 D- ~8 \7 {, N; h8 |) ?8 T& d$ [print(w.item(),b.item()) #结果- S' x/ q. |- E

/ s: y/ q, g9 }4 B+ D1 f' TOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
! k2 Q  V$ i4 P* T3 S----------------------------------------------) @: P  W9 J- p' ?  c# m3 e" c
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。* W/ ?$ l# J' \5 p, G+ ^
高手们帮看看是神马原因？
$ Q9 _5 m) ~6 O' [9 A/ q+ q
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
7 Z" J" n% [8 m& m. C! `0 g
# Y7 Q" G5 o( [7 p- d% 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？  p: w6 P/ N0 a0 H
-------
# `, b0 N! y/ r4 M  I3 U; }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。- D2 N9 X  [5 Y3 c3 @) N
-------+ a/ J0 H: ^- `8 x# P5 g% D# 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* G9 D$ q5 R( o: B; O& I
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？% q- X) y9 W4 a
-------
; h2 q9 s, t# P0 @; `不好意思， ...

8 ]# y# m; y8 h谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( D. T, d. f* z) w6 ^1 L4 F7 X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
! e* ]' W5 g0 Y6 k8 r
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
  s7 L9 A& i9 F& g! f9 F谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: d. W" d8 ^. A& |9 k( Q1 a' 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 ...
9 L  J# Z3 H/ T6 U. Y
. r$ s! u- g) r9 A, Z
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 Z, g0 h6 H* q4 d! N- c
3 `. r) P. b. _: g  L. |5 ?+ w
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 4 |, \2 L* T6 T  s) v0 ^, G
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% }5 m7 H$ Q9 t1 }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。
8 Y% C, V' m. ~: |9 ?$ P9 ^7 X, A) ?( ^. x0 _
或者把b但的起点改为1试试。 ...

( W" l: W1 R2 t' S6 [$ k4 \4 j2 B& f! \* i9 ]2 [% Q8 O; a6 x
你是对的。9 p# v7 c, [; Z+ O/ ]% ?
去掉了随机部分
: k$ j; [2 f  V' m( [#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)' ]- ]" m3 _, f6 q; a9 E
y = (x*27+15).reshape(-1)
" N( K; J5 ?- o: T: X8 l! e. q% |, o1 @
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
% q; i" s$ Z  W9 yw , b
* Y; u/ Z8 ~: P27.002620697021484 14.826167106628418
* K/ ?9 L* ?* y. d8 z* n! J, S, Z
' ]; J$ ~' A! H3 C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