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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
) G# Y% w- A9 p; k: v& W1 P/ \  d& c: [
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。$ ?4 `6 o, v# ]' E
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：1 C9 J9 f6 n# T5 k, \; Q( C  d/ e
----------------------------------------------
6 V6 \; p# m1 Yimport torch
! L  b; S+ @5 g& r( jimport numpy as np' @5 D1 m- n8 Q- O" f: G  P
import matplotlib.pyplot as plt
" Y( {( Y- k% k# k+ x  R) cimport random
+ v# L  w; e5 W; g0 ]7 Q" S+ N1 Y( |
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
4 T2 T+ J- Z, fy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 w* q' o- R# I; H: n# T3 W
# n6 ^* C7 c5 z( w( b* I# ow = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
4 ^. [1 C. ^+ F4 M% Kb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! i4 Q( j: T! X; P
0 T- ~7 t8 G( z5 r3 V
epochs = 100- Z8 I! T8 e9 s
& J8 \' w# _! Y: d$ a5 @
losses = []$ S3 W  g( k0 o( e. b5 h. T7 `
for i in range(epochs):
$ q+ ], X9 }8 t+ y; n( G  y_pred = (x*w+b)    # 预测
* z! P6 `1 [; V! D/ c* j1 ~  y_pred.reshape(-1). ?0 G# }' t  p2 ]  p% A
( q( S' R4 V: n4 t5 S
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss  [( b4 p5 _# {- _- _$ z
  losses.append(loss)
$ `& j" |0 O( w. j( q  
) `* z. R  o: A( y  loss.backward() # autograd
- q  o; R; }# ?: X! w  with torch.no_grad():$ j, H5 u. k2 `( g
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w5 m" b: p, N" t
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b , W( W7 t) y. q4 F
  w.grad.zero_()  & K1 F: E1 b& u! }# v, b2 ^8 D$ K
  b.grad.zero_()( ?. i  J$ y8 o7 P: G9 M% }+ E
& z+ R" K4 ]. h8 v
print(w.item(),b.item()) #结果0 t; ?  f6 p$ i- Z3 K4 N

* U6 U* L- N" F7 x) d! p5 `" LOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625, j2 j' X; T6 m2 X% S# ~  r1 k
----------------------------------------------
8 h2 O9 q* {1 s2 ]7 d( j/ e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。
( _: H9 V' g% S( M9 Q1 }' k; [, |4 O高手们帮看看是神马原因？
! \) b' w3 n3 [- p
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
' Q0 T+ k4 n- o1 ]7 n- P5 B
. y; S' J" Y2 |' V: _+ N9 U7 S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？+ d. _* \/ b# Q+ D
-------
# P- K+ a8 l4 B. S, m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 y% o$ R" c7 r5 y! x' ]-------
5 b6 U  R/ y. n( c5 c- l$ d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" }; [4 R9 c3 \8 y2 W
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？5 \, j/ {4 M& _0 m* N* t8 J( S
-------3 n$ z# O9 E9 e
不好意思， ...
' F9 Q3 u- {2 J2 T# P
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。* n( J3 e' v' Q
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 - W# x, s9 K% P9 d" ~
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
9 O* N' s2 V7 y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 y' t& O. e! S2 _
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 ...

& b  I% R4 ^' S/ z  u0 I
& {1 M& r5 n1 y! Q5 w% ]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 l8 \+ e6 A9 f( h" h9 u' |" _/ k+ i
3 o3 m) y: J! L6 t- i) c5 E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 $ ]# K- r+ t) m1 H$ n2 y, U
老福 发表于 2023-2-14 22:00' O4 O$ x7 j. A1 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。
: \; z' K( C3 A, e3 o
3 X7 ^: N4 i/ h或者把b但的起点改为1试试。 ...
' [" P( T8 ^- B# N

7 r4 E# _* n/ t: q' m  m你是对的。
3 ^0 P: i4 s! I' M; j去掉了随机部分
' I" M! T( h' q* u# V4 P#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
. ?& z0 c- I9 m' M% N& k4 q5 q5 `2 Ny = (x*27+15).reshape(-1)2 V/ G; T" [! l- L( ]- S" R, V# u

2 v& ?' N3 r( o; H: H2 |循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
7 _4 q$ V) M2 H9 U" ?. ~5 X$ V6 Hw , b
8 X+ W+ c9 t: E: x. ^27.002620697021484 14.826167106628418/ b/ f, K& K9 U

. b" [7 P! \, A  N- v' k1 i, i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。



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