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 + \7 J6 T" C6 P( m

! s! p8 ]0 z1 m0 w为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
& H6 m! e, \' D1 H5 Z" m3 DPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：6 s2 N: Z$ Z$ E& j  [
----------------------------------------------
) ~, s' I9 }, h& a$ H. W' K! {import torch0 ]6 K. Q2 I; A  U4 e7 ?) J# {
import numpy as np
- A, p5 h+ c1 T& y6 @import matplotlib.pyplot as plt
+ e2 e) m! Z3 l1 p* p% e% Wimport random
% M! Q& F- G8 }9 i+ f! W8 x" c. y+ ^1 ~
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! c2 ?+ O) X4 Y6 o  X! H" u( @y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
6 J. D6 s3 W4 F' L
/ E( t1 a' n( J* @7 n: J# {w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
5 z& L1 x9 `* I8 g: vb = torch.tensor(0.,requires_grad=True); _# Y# d; P5 ^% i& h9 k2 B

6 e7 }: f1 m4 J2 \+ F- Cepochs = 100
  H  s2 C6 g7 B" Y/ O4 i
* Z! e, K# U& N+ {, zlosses = []
  \) c' V2 J. ~5 T- d/ h! E3 Jfor i in range(epochs):
6 f+ X& v5 \; j3 u) x  y_pred = (x*w+b)    # 预测
' y6 K( S& G- Y7 Q4 q* L0 A! a! o  y_pred.reshape(-1)
% O; z1 Z% l0 r( i
; T5 ?) k1 Q0 I, e8 A9 K+ h  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss% G9 o! U. v/ O
  losses.append(loss)
) W" Y! D5 U4 k- u2 c0 e' T  " h1 {- t2 o: H
  loss.backward() # autograd
2 e  b4 [5 B. ?1 z  with torch.no_grad():
( j" r6 Z/ p! k. r) ^% X    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
7 K5 t+ T% i3 Q" w$ m0 C    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. z% e, U' F. i0 g$ G. {  w.grad.zero_()  8 f: b* T/ e1 |# A6 h+ z! ]& C  K
  b.grad.zero_()8 q/ {8 r8 u4 Y0 X0 A

' N$ o/ }' K$ t4 z4 Vprint(w.item(),b.item()) #结果
) T. m/ J3 N1 I$ q' Y% J
3 G( p! S$ {5 R- S; O) wOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656259 F+ Y6 x: Q, _# c- z' r( U
----------------------------------------------
1 c) x, F, M* e+ L" {( n/ F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。# v6 _( g2 r# t- d; Z
高手们帮看看是神马原因？* K# `2 T3 _, j+ m, a& D
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 ' }8 r" G9 d; P0 j$ A5 \
" t* @) o$ c, @% L# {
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？8 e! S- E2 T; c+ N" B, q
-------
  R* _7 B$ F8 K! U$ \' s3 a: c& G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。, g$ D+ Y& j% Q0 W- V! o! O
-------3 n+ I* ^% P$ c& a6 l$ K2 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 19:23
. ?8 y3 F  d) m, l% D8 H* C9 [) m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？) B; e" b$ Z9 y# N0 N: a" o
-------3 t+ a( V$ @. n
不好意思， ...
7 x0 @, l& S  h2 e5 g6 p' m
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- v3 T% z+ ]7 ~+ P0 x/ [. \. b8 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
! p# n: [# R% S. M7 [0 g
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
) R2 q5 }$ j$ F: c4 a谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 v7 G+ h0 y5 d" b7 \! y
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 ...
8 U1 `9 Y- y. ~" w0 Y1 g4 _6 `0 J+ y' g

7 m: p/ b& X' ^8 W/ I( F9 b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。
4 j8 M" P" W, j* _9 c( j4 o. S9 r7 l' _8 |) W# \& |) G0 p
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 / ^( c2 s1 D; P4 \0 L* J
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% Z8 Z0 a8 c, k4 v) T( j  S: u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* a  c4 V1 a% H9 n
; j6 `6 U) r7 N& L8 R/ U; h) O或者把b但的起点改为1试试。 ...
( i9 ^5 D6 ^( I4 Q; w  j7 D

% x7 V4 @4 I, V) m* M# h你是对的。
6 l) r3 L. P, Z: S" H去掉了随机部分
) z# y0 t+ @1 @. m/ f# F6 t#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
3 c# e% u& B2 l* c) Q% gy = (x*27+15).reshape(-1)
" l$ n9 ?+ j2 E7 g% V8 b  P" D1 H' o' i; H1 Y2 A$ D  p. d) H% }4 D9 E
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" m3 F% j; o( S. `9 t
w , b/ U8 L+ }7 O2 b3 e, z4 k3 z; ~
27.002620697021484 14.826167106628418
- }  {! `* |8 E' e8 U. G1 s/ `9 {
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