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
% m4 a; D. `3 Q
5 U; o6 p0 Q4 _7 H为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。$ u* F& V# Z9 p* I8 i4 ]5 l, H
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：& ?$ c- M- h' P
----------------------------------------------
; F1 ?- _0 P% a9 Fimport torch
" X" b! a, k4 L/ x7 nimport numpy as np) U; v- d, _' V, n7 w
import matplotlib.pyplot as plt* s! G: t( m# I! N0 }
import random
: t& x) f" `1 B$ `' N9 E# m7 ~6 N( r/ E3 b! v* }
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, y  \- f, W3 Py = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
2 f" B/ b! v3 o( |- L% X
1 ~  y9 \9 G5 c4 x+ rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
) C# `/ n6 N$ |7 k( v; ]* yb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)/ G) c5 M! w4 B/ ?- a' L
& [+ W/ L: q6 y3 W2 d. i- y
epochs = 1007 @" H2 b; O/ T" a

& j5 u7 H$ Q" P) s0 Qlosses = []
% {6 }3 v+ F/ Z  J" lfor i in range(epochs):% X/ I7 t$ x+ [# r0 n
  y_pred = (x*w+b)    # 预测, ^; {9 k/ W* U; Q4 c# i4 Q9 B: g
  y_pred.reshape(-1)
/ Y. p- e. \3 m ) J8 z8 e" {' e" \
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss8 p+ e9 f4 \8 z8 e  P  z$ `
  losses.append(loss)
5 w" Z9 L4 ]1 w5 Z9 Y2 P  
, H) e8 u( T9 y! j3 l5 @  |7 g  loss.backward() # autograd
" s& S- V9 m8 O% ~# ~- f  with torch.no_grad():
/ H8 c2 U4 @6 V/ M9 G0 L8 ?; R    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w" `% x& ~7 q7 H9 |6 f) F1 l
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
$ k; ^7 q5 `! `% |- s  w.grad.zero_()  
; R# g# M9 [5 P  b.grad.zero_()
& S+ c% D& O& u( H
- D# R  ~: E: Nprint(w.item(),b.item()) #结果# E% h8 K" C! N! T: _

  o( ~) k# T1 s- \5 nOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ S4 q' D# f# M+ _. M7 `----------------------------------------------
6 s+ z+ y" W; Z, j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。
9 p: P+ Z; \4 J6 s* m( s高手们帮看看是神马原因？' V( ?- d: o$ _( r& {8 d0 w
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
4 i" }* B  n  z5 [. N0 b
+ s- R9 u" W7 v5 N0 R# T# 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？
/ f3 a0 w$ m% [* h-------
9 {* D& O- {) u* K! l9 c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。
* E$ s0 A6 D' F1 o, c" j-------9 i$ N0 O! L6 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" O9 |: j% {1 ?9 D& Y
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？
1 X( Z/ ^% a) s-------- E. |4 p9 U% B- [
不好意思， ...

% E+ f" J: y. L, Y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, \7 ~* s( j) i) m; ]3 e, {6 S
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
% y3 O! N+ x% y' N
雷达 发表于 2023-2-14 21:521 R/ h/ J3 d1 z8 a0 i
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 l4 L, z! ^. Q1 p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 ...
. @4 s$ ], t9 u+ W6 H8 Z
' @4 i/ y) V+ G; Z+ v% E4 Z* r2 D
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。
) u7 B( ^2 u7 _( A  f. p# m
# n0 N3 v9 ]  o' L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
9 _# Z1 L  S; J: F$ B. J" s# o  u
老福 发表于 2023-2-14 22:00
' C. t! ]8 W+ u( 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。3 c. r+ u( z$ S' @5 o' g
+ J! Q3 t. Y# E( x1 [
或者把b但的起点改为1试试。 ...
: ^4 A; u) s$ z" _; W7 o6 z
3 @" p+ R3 N3 B; w1 R8 q
你是对的。
, F, _  X5 v3 m& x. u, y8 c去掉了随机部分
! Q* t# l$ m; b. \  u* J/ z#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 e4 L4 b" h. {7 f
y = (x*27+15).reshape(-1)
1 A5 t: c! R. x3 S( o
0 [7 o/ [- w) [9 ]8 K循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
/ c3 v4 X4 ]( Z% r, ?" u7 nw , b
* O4 n2 b( q2 ^27.002620697021484 14.8261671066284189 g# s6 g2 M0 h
; b! D2 C" V4 `$ b
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