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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
2 {4 w* _+ t) m/ j; I6 g  v# ^8 k8 ~, C, x5 J
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。+ g1 w& x1 V" |5 |3 c/ x
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：+ `$ P, _- v1 ^, U5 Q' Y+ B1 m
----------------------------------------------
/ g0 D/ f. y# J6 H$ {import torch
- ]3 K/ l3 a- f* H; Y3 }0 ?import numpy as np/ x* Q: }% g! h# z0 @
import matplotlib.pyplot as plt
# Y9 n( B; r! |: I- mimport random
! c3 m. r$ x( w7 P: U+ t& _
2 d3 G0 n0 D+ e! lx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
9 C  x* k0 X) a- ^4 Qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 X$ W: r6 ~1 Q' a$ S* @, z3 i4 u& N4 G7 m0 f
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 d9 ~" [6 ?4 u5 y2 q
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 f; H9 t9 r( R' d8 X* u# O* l4 W4 H3 X
3 K; c  l8 d: J* j3 Z
epochs = 1009 |! W' o) s0 t3 m. p7 A

& X' b3 A0 W8 e1 ]losses = []5 B* g8 K; H7 U: b$ ~
for i in range(epochs):0 h: j1 m4 M5 u8 t* t& m1 n
  y_pred = (x*w+b)    # 预测0 t: v' l! ]0 t/ k/ F
  y_pred.reshape(-1)
0 H) {0 h. R4 v  ~, R, I  r* l0 o
6 S% N# f$ r1 d. ]  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
2 @+ o( m* K  `( q( b, u0 c, t! d  losses.append(loss)
7 @) R. a$ D5 |9 o  " C6 W  a0 W& b# w4 P4 f2 w, G
  loss.backward() # autograd
2 B/ G; b7 l+ k6 l) V  with torch.no_grad():9 z/ y4 K; c0 y" C7 c
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
  ^) D: B; J* g    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 y' C* o, [5 f& H, X  w.grad.zero_()  
) v1 q3 E' c9 O/ _  b.grad.zero_(). O+ ]7 w7 K3 B9 l/ ]7 e; l( g8 l- ]
/ A9 }& Q. A7 ], z* s$ J8 X0 C
print(w.item(),b.item()) #结果  v# h! O# j! ~/ s  y, X

, h7 }* s# G/ Q. dOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- H8 a5 X& M  H1 k----------------------------------------------
2 F5 A  @8 h5 q, r; g4 i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。
" j7 H# W6 t( K2 e9 ^3 l/ R高手们帮看看是神马原因？% C. Y! W, ^4 b* i! O- ~
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 }  E$ o  C4 h  n" j& h# k( J1 b' ~4 V+ {/ W5 o0 N
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？6 e7 k1 X& j9 A! j: |
-------+ h) F* a" E  \  Q" j
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 i4 @% y/ C3 M" U/ H5 N# F-------
9 Q9 ~( L, K% 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 19:235 _, Z5 {/ |% Q* F7 Q# E% D
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？
. z5 a& c# x% @( R-------
/ i& ~6 v) q+ ~- a不好意思， ...
5 M( B2 w3 n/ D' H# B! x
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 o. }. a4 l2 o  s: @: `/ 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 1 A6 G4 e8 M/ P7 T% W: F+ j* x
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
8 h, b* x, Y$ R; b谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( }" V' \" L1 b5 m. d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 ...

. ]* W. o- l7 y1 a" s5 t; E
3 K* l& y2 e+ a- ~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。
; M  W" F6 C9 p: ^# D. }. `' x. D' b7 O; e1 ^5 R. Y
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 / @3 ~: B7 c# f1 u# K
老福 发表于 2023-2-14 22:00* ]/ Y, G! d( C: N0 ?
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- }$ \6 V- z. t4 t; P2 O% x
6 |* z# X7 T3 x) k) V. d或者把b但的起点改为1试试。 ...
) \( F9 m( C# j2 s3 h  r0 Q2 D

- T  G# {# p0 d4 w( `- d你是对的。
2 g0 F! L$ b) H& h+ O, E* o+ \; q去掉了随机部分* @& ?2 N5 z; Y! {" w
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% T) P$ l0 J7 [, [5 X& e9 X% h! M! iy = (x*27+15).reshape(-1)
; Y# j6 e; ?! {2 C! w8 x4 n' V8 k8 m2 @. ^+ L
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
' b5 K" Y- X# h3 U! Z  Ow , b
% U) k! k6 B5 Y1 F( x; |/ e3 d27.002620697021484 14.826167106628418
: v2 w: K. z7 P/ y0 U7 f
0 z) d- g% _4 ~) k8 G; K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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