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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 v6 o  [8 N0 p3 ^. d1 v7 W
! h  S$ r7 J9 `1 z7 X9 o# i* @6 |8 v3 i为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。2 K. l+ a" h" Y! K: N
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：& F) X9 Q$ U& ^
----------------------------------------------
( y) c& t0 Q1 E" S# Aimport torch
* A* A8 N! v3 p7 C% N$ k6 o  nimport numpy as np4 q! O* o. ]2 b  {, i! T
import matplotlib.pyplot as plt
" s% p9 H8 T; r) N8 w- Yimport random8 X$ {/ j$ a( Y0 E3 }1 t, Q# D5 @

( M) x) s# C; W9 N, V. s% Tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 a) h  S' u0 k+ g+ ?y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
; @1 B" Q2 Z3 J6 r) K# b4 `
( p$ n! r; `7 d* @. ew = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b, l& r7 `- L0 s2 c3 c8 g/ M0 _) w
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
/ u8 U% }" t5 r+ G+ t' e6 M* ]5 Z  C  C8 ~" Z
epochs = 100
* w) S! k$ H0 C7 F
' A1 m7 a! |; ]. K  X8 i" ulosses = []
& ~! u5 M- n- S# c2 `for i in range(epochs):5 T0 Z% k0 S% H$ X
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; `. G% h. ?4 a6 b/ X  y_pred.reshape(-1)4 ~# ?2 [4 i7 A1 M8 s( u

3 d. W- h. s1 v" n6 i  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
, t( k9 Q+ w5 ~8 x6 ]5 ~5 l3 ?: T) \  losses.append(loss)* V# R3 T/ E$ a" H& w
  ) t, N6 t; Y1 [5 b4 d% v3 B
  loss.backward() # autograd
( x/ K8 Z  I$ `, A( C) H  with torch.no_grad():
2 h, n. P; h3 H6 U8 n    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w: s* ^. k5 \3 ]) j! t) I
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b & i- _( `' }) J% a( N( k
  w.grad.zero_()  
- G5 C- O* p2 x  b.grad.zero_()
  I' C, |# U$ w, W
! Z8 O% S: i2 g/ r+ W4 H# A; Aprint(w.item(),b.item()) #结果! ]* v$ }( k! r8 s  L+ A+ j' e

7 `! d- G# ]& j! f0 |6 ?3 hOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625% [) u! k6 N0 g  [
----------------------------------------------2 }, w, [$ ?, T# z( w9 M  H
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。4 _2 P, h/ I/ A- H
高手们帮看看是神马原因？
% r/ D- q8 t. e' K9 G, T1 V
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
+ L+ |! A5 `! d& D8 o
& e2 c, h# G7 f/ s1 z+ m; N# `: 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？
6 _' x$ E; f: V# T, w6 F/ s6 ~2 r. {-------
3 ], c. N  Q0 I- ~; `; ]! S) Y7 v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# v. t; k( C- L" m
-------8 \& j, `" @: N* h6 w
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 a) c# |, Z7 O3 }. X
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？3 ]* J; N+ I" |9 x! e) y& y' T' ?
-------
- f. q' @8 A" k不好意思， ...
$ ~+ D' R6 B' s$ i
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。$ _# \  p$ ]8 Q6 {" w1 ?
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 6 u' f& Y+ g- d, O( R4 I
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
( ]1 b( F- T) t7 P* \# D2 q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. v8 N; _/ G" I
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 ...

3 H% k5 c; _  B, z
/ T6 N* z$ p2 L  ?3 s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。6 s4 C- `0 v$ D% }# t

/ x- W8 R/ R. A4 S, f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 ' B2 K& w$ [5 R9 I( j, A
老福 发表于 2023-2-14 22:00' g5 g- f0 o9 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。, G, V) T7 o" I- d" n

+ H) d% S; B, _/ c/ a( k或者把b但的起点改为1试试。 ...

+ {6 X' V6 r( `. N# i& ^0 q" K$ p0 N; o; q( R1 Y
你是对的。
4 k: ~: V, V( A0 x+ W去掉了随机部分
+ @+ v) e. J, O- M#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
) t/ L4 M. X( Iy = (x*27+15).reshape(-1)
, Y% D! |6 O- R9 o) j. `& E* o# ]. E: E3 n$ T+ {
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( _" l# ?3 f: i$ p8 y6 }w , b' V/ M" ?% o8 N: }) w
27.002620697021484 14.8261671066284188 V& N7 Z# v' S1 D% u; t# A

, p3 Y5 i& R# d- M) `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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