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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
6 q8 h5 x6 r! x9 Z/ k% s5 Y' ?: F* ~
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
. j2 |' W2 w* O  ?  u% W. q4 H2 jPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：; O. M; }2 H/ R# Q, o; P0 X$ p2 ^2 Y; A
----------------------------------------------4 H6 s3 S" s% \
import torch+ {# @/ H8 u4 M2 F& i4 y
import numpy as np
, U/ T* H3 H! R- u. O) l1 I- ]import matplotlib.pyplot as plt2 X! m: s1 U) [, v( y
import random/ x8 z" a% p' j/ \

# G4 Y1 h3 X! g; P5 _+ Qx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))' b( b2 r1 ^6 O" p' k- I; r
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
( Y( z; _- J% I( Y1 G0 B3 L+ R$ u& `; D5 U  U& [
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b9 E* ?" ~" ~" A* k
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) T" j0 S1 w. [* {  ^
; K/ i6 i9 m) L$ a; U
epochs = 1007 z! L  K8 C5 a" D
+ |; ~1 M* q* q3 j, ?% k# Y5 u
losses = []
. N% {6 M; [3 ~1 ~. _" G' B6 Nfor i in range(epochs):
# e* Y, ^4 j3 U4 m" \/ X5 E  B  y_pred = (x*w+b)    # 预测
: t/ I# m8 I0 M5 y$ X! C" U  y_pred.reshape(-1)! q& X4 f- a4 }8 @9 h

, z' R/ g$ H) C! b  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss. n' g+ n# h+ o' S
  losses.append(loss)
; q/ Q1 W. ?) ?; I: l7 J! g  d: g0 r  
4 ]7 w0 V) R6 X, s  loss.backward() # autograd! C/ W) d9 {! I
  with torch.no_grad():1 l! Z" ^; x/ x5 g4 M
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
4 v; a: l3 u$ H) s    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 l* e5 K4 K, ~& f: D9 }& ]/ g+ ]  w.grad.zero_()  $ x( a# D6 L, U6 D* |
  b.grad.zero_()
2 n0 s6 {2 }7 K
: A2 w, u) t  v& F3 Eprint(w.item(),b.item()) #结果
6 A6 |! k$ ^& ]8 Q) Q' S- J) D; k: b& a  N3 E- M
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625' f, A7 X3 v! Y! a2 C
----------------------------------------------
( d" k/ n2 }  ~) 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。
- c; p, ~5 r, ?3 \& J高手们帮看看是神马原因？
% T: D# G6 s/ x4 @  @0 b  B
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
! Y8 O) g1 r+ J( m* P& G
( e/ s/ t2 ?) \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 t2 |- N' V# O
-------$ L6 c& g" Y5 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。9 U/ A; m6 E+ n$ z
-------9 S# A: [5 a; f
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
% n2 C5 l9 l* V, r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？
, G/ u1 f' \$ Y+ {) ]( B-------2 s/ l% z: ~& ?1 @( K* I3 t- I
不好意思， ...

) z6 V7 S1 `# h- ^* ~谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: G: N' g1 U" V( B* i8 `5 `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 z- z; R# \. c4 [! g1 F
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
3 w* d& Y, Y. a- u) f; h谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
  l! M$ l2 m9 S. o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 ...

) y  ^& x( M" Q! H' y) a2 ^+ D1 v- e, c1 J
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 E6 X) [4 a" }: k- l- m5 t5 S, ^2 e& v- x# u3 M' `
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
6 s3 g+ D( J8 `4 `1 t! w
老福 发表于 2023-2-14 22:00
8 d2 R% J7 a& W' e( O! H! v, z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。8 D. j) r1 D5 ?# W
4 @0 w- @6 e0 s6 t& ?1 N6 n) m
或者把b但的起点改为1试试。 ...
& T1 R$ {" y, N4 [
  L- z) r7 z  e6 _% j1 H
你是对的。
  Z. E3 O8 y+ j7 ]/ k7 k, ]去掉了随机部分# x  E! W+ i$ U  V+ s
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
0 ]2 J1 H# N; R+ U4 G( J5 dy = (x*27+15).reshape(-1)4 Z1 p( W: Y' Y; h
4 y! \7 b5 M8 k9 `3 z/ ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
+ k/ w' v1 J. @7 Vw , b
% w; E/ K7 q' `( s* k27.002620697021484 14.826167106628418- [9 P( I0 x- b) d
' g6 y+ h% H) R4 G4 W
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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