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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 , B1 Q/ k. F+ |& r+ v
) d7 o& F# u8 e9 h# p- a: m
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。2 y1 [9 B3 @- d7 S, z9 f
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：3 y% G" |% M- ]  k# Q' k% Z
----------------------------------------------. M* G" _$ k* F8 \  E0 S+ q
import torch& |! k4 D8 P0 }0 x; n" N2 o5 i
import numpy as np# b. g! |) X, r- ?( y1 I; J* U' E
import matplotlib.pyplot as plt( E( U: _% X  T# d
import random
* N0 P! f: Z# l- i  D4 [
2 R3 L+ p9 X2 G5 u( zx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
9 h+ g' g: a/ c9 J( Z( Fy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15/ g9 Q3 R9 e9 N4 D# F& ~; I
/ }. ^/ |8 N, O
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
$ m  E8 t7 v1 N1 Eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)9 ]& J/ h& e* \6 [4 a

& v; Y5 P5 o; qepochs = 100
; {- j+ v% i( W- c, K. h# Q9 y7 Z# A
losses = []
  V8 O1 k3 R( o2 k( C0 i9 R: wfor i in range(epochs):7 p" L/ u0 Y& ~1 |" u1 V
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
8 e' {% ~: P. @$ H  y_pred.reshape(-1)6 E- a, Y  k: g8 g4 C2 i& P

" ^/ a6 V2 ^1 ^0 e! [: c8 t  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
: b  s3 _$ W# ?4 Z( v( ?) ~6 L  losses.append(loss)
: t% Z! M2 v# b  4 w/ {0 u* r9 d1 o, w" ?
  loss.backward() # autograd
7 @; o9 w2 H" f0 o" b1 ?% ~  with torch.no_grad():
  F4 {% T& O2 C1 z0 o9 y    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' z9 e  M# R" L" E$ |4 I    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
( t: R( X9 S0 ]+ J  w.grad.zero_()  
) ]2 t5 v- K5 @7 @% D) p8 b6 c  b.grad.zero_()) p2 ?& x' Y% l4 Q5 c6 l5 X- E
# B2 \8 L/ v5 |' w; y; h! s5 m) u
print(w.item(),b.item()) #结果
7 n, o# Q0 A  w6 ]8 i8 d, z; o# e# Q( \1 I0 ~' A
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
5 c# U( _# B  |6 Q7 o----------------------------------------------
: R3 |6 p1 S, E( @7 m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。
5 S2 @7 J" C" y  f高手们帮看看是神马原因？+ `* m" z" h. }/ z  r: 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
( ]0 b3 @5 W2 Y$ T! z$ m4 n8 V! V1 Y. h) _6 H
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？4 q1 J. Q" N$ X: E9 h, Y% N
-------- y  K, C. |$ p) ^: y
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。+ G9 J: [2 N" S1 V
-------5 N, ?+ P/ P! J* f* z
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
! U: Y. \3 N! `# k$ L0 X( I7 s7 l8 B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 p( r& ^/ K. D2 w$ T* y/ X-------
4 p8 p$ o" b+ y# S8 A不好意思， ...
- K6 n" o+ \4 \4 L- d. w# ?+ n
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 s" }1 v; y6 n2 C( t- t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
2 B4 `' y6 w4 s' E$ ?
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( e9 b/ W+ d0 N4 a$ ]4 J% W
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& i& d6 S2 C/ B- v, 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 ...
/ g+ B+ A) z# ~/ a' t0 m& u

. C* D; v+ ~% 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。
& p2 K7 \. s% G7 u- ]% j8 {% `  u6 G1 [+ u1 q/ v8 w& A& {8 O' |
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
- Q8 W. o( T! B  X  `' C6 p! ^
老福 发表于 2023-2-14 22:00
9 l9 c/ Q4 p  O, h! L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 M$ @! I, e' \! G# C
1 g4 h0 n# h4 _或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 Q# h6 w# d9 o7 S' t

" h9 r; `( f, ^3 I你是对的。4 A; f# |) |# ]- f- O4 h2 _7 \
去掉了随机部分
3 A2 @5 _- O! T  {#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)7 {" @% ~6 M3 l# E! R
y = (x*27+15).reshape(-1)
, N& \# z) ^8 F+ v, J6 z8 E
/ z( |! r4 C9 o. P7 |; P循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
" t1 P( |6 V4 N4 @w , b
; I7 j5 H6 ~6 H" ^+ X/ m27.002620697021484 14.826167106628418
+ r) u9 k7 |& \9 g$ U3 s/ j! a+ O" n* H4 j2 q* |
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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