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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
4 Y3 B: E( n% ]2 i
+ t% Z5 K/ K$ W% n+ \$ i, Y为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
4 |5 O! d4 l3 z6 }Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
, m! S+ L# ]  Y----------------------------------------------) }. [, }' F' }# b1 A) ]; U. S
import torch
  M7 K9 D: U7 ]& k' v; Qimport numpy as np
! ^' `* N9 r# K4 B: b0 T! k9 [import matplotlib.pyplot as plt# Z( X7 H+ S9 B+ g6 Y' ~
import random
8 D! y+ g( I) M' \
0 F6 q6 V5 I/ o7 g0 ux = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
* T& \! o# p8 c) _% p; s- Hy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 Q* d" ]+ A5 M# g& C" d" s( D/ t

  L; F2 ]3 I; d/ {% S- \' g2 }w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b* V% z# X; Z* `: R$ x
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 E% Q5 G( P9 c2 D
5 T8 B1 s  p$ U' x% n2 Y; repochs = 100
/ _  w5 O1 ^1 m1 I" E- q
. x" B! {7 l. T5 M( F% y& t' Llosses = []
5 [9 D- L: p6 E4 i; }for i in range(epochs):3 Q$ Q# H7 [: n( m/ e
  y_pred = (x*w+b)    # 预测# T$ ?' O5 E- s$ O* b6 ~3 O1 X# @9 r
  y_pred.reshape(-1)$ N8 X2 E4 w' |- m
5 z& U& I* `' g4 t9 l) E! V
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss, N& q6 E, L6 g, m: V6 u/ [% G
  losses.append(loss), z; T; |2 w% t3 ~8 c
  
1 o4 C6 s, O, q% J" Y0 N) n, @  loss.backward() # autograd
7 _( u2 S) H& A; l* Y5 u, o  with torch.no_grad():
( W- n7 O  B" Y+ t' e    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
7 a2 r) k; L+ c2 Y/ ?8 m, }    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. v: c6 P0 s3 U0 j  w.grad.zero_()    j  n- t; y0 o! p6 h7 F
  b.grad.zero_()" k# k) I5 F6 Y

* U# X. i7 |) O. a! C" L( W$ z+ ]print(w.item(),b.item()) #结果
6 @" ?9 B1 Z8 N$ Q% y3 ~2 D) y
5 h/ G0 L5 e' |: w; k- `+ NOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
) L6 ^# K7 q0 D----------------------------------------------% r6 p; C$ t- P
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。, `- \$ ~8 d# V$ _) `; p- \
高手们帮看看是神马原因？
7 v1 i" l: |6 n, F/ p+ B9 {0 j  j
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
5 |" U# M  O6 @! ^7 Y" l) ]
- p3 M3 E/ \, ~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？
% Z/ A6 \) b0 M/ S-------
/ S, G7 ^# K0 J" |8 ]3 X5 Z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。
0 Y) S% m0 A% d+ A0 d# z( [0 X-------
3 B: r. R1 U) W" S! \; T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, S! Q) u: Q) M" C: o& E- ~
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？
+ H8 j2 m3 G# K8 [* m-------8 q* a/ G; I- H+ r
不好意思， ...
( C% K' f7 G0 ~* g
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
3 L2 T! X# ^; |5 d6 W3 U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
# M7 B* U' I: r% K3 E3 i7 X
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
% o) R8 R( Z% `( S: o0 r1 S6 G& {谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. |; H, o% k! n) 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 ...
( u& ~) n' Y- _0 o0 Y& r, A% ~' A
! \4 O- k. `  s* m- ~% A( E
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 O! T/ m5 Q& J% w* \9 y: {, n/ i( I9 G% V& V. `
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
1 ~9 x% C8 B& W8 g. a9 r" I1 q* h3 \
老福 发表于 2023-2-14 22:00
, e0 ^2 Q' ?$ ^4 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。
. ^0 @" o; B" C' n7 v. Y, l
; s1 ~; Q# O( K1 g5 ~# X或者把b但的起点改为1试试。 ...
/ j) V: s4 y- j6 U. b8 f( c, N

/ ~6 ^, }5 E# }% G# [; H; u你是对的。
4 O5 E- @& ^6 x9 ?去掉了随机部分
1 l) W! ^0 O& f5 x- x#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)2 Z3 Q8 }9 L& J, Z
y = (x*27+15).reshape(-1)% H3 p$ t9 u" G4 p( S3 c

1 y' g/ J, z6 P5 a循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
/ }/ E' m& X0 {0 w8 R5 q0 b4 Pw , b
5 j9 u5 D* q9 m$ L; z6 Z27.002620697021484 14.826167106628418
) z5 J% g: K; S' O$ w' W/ h5 F8 E  C2 c8 H/ Y% |$ x
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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