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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   b% P/ i+ i0 C/ r9 c( O3 H6 I
6 v0 a' l: G8 S
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
3 u8 d+ P- {4 |' B! f2 WPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
5 Z: f' R- T9 R4 z) s7 I----------------------------------------------
. V* r/ m5 o% w! l0 r1 D$ a1 S! cimport torch4 ]* s3 s5 [9 {% X7 ~; e& `
import numpy as np
1 y/ u+ h" O" U- i" w' v5 A% yimport matplotlib.pyplot as plt
, ?: [+ u. _5 r1 B; T( Ximport random4 p' @/ G0 M& z/ e

6 g. ]! R9 \3 _8 f7 Ox = torch.tensor(np.arange(1,100,1))0 \& N# V6 z2 r1 G8 Q# [+ Z
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15; x* ~* C( v, N. F

) G' `/ T" ^4 z! a9 ?1 a8 }3 ow = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
9 R& n" p* k" f! _" V# wb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
* ]# {& H* ~! P. Z
# |8 S3 B. B0 Eepochs = 100
. n/ J& Q8 y& j" t2 l8 h0 @5 a
$ B  J$ }1 B* y1 R" z  l* B) Blosses = []
) C) N, H7 R- h  D2 f. B  c7 x* J3 gfor i in range(epochs):
1 f. x% i- S9 M2 Z7 ^( ]) w  y_pred = (x*w+b)    # 预测
4 O- d) H' j& g( ?2 {) q1 G* j  y_pred.reshape(-1)
( y) ^/ d. H6 P
* z( U& X% [7 Q4 y+ ?  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss3 C8 R4 N: Y5 C2 e# ^. x9 c/ G
  losses.append(loss)
2 G$ k9 d* f" G' w3 B/ s4 I9 T  
7 o; O& A, u6 T2 ?. H8 v/ b  loss.backward() # autograd) g, p# i# V% ^  ?. _. v
  with torch.no_grad():$ w; D4 D' A* U$ f' P7 l: G
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w. G5 ^0 M7 m6 n
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
$ A& H$ G9 E8 J: [5 L. W3 q4 b" {  w.grad.zero_()  " Z- E/ s' n( N1 ^
  b.grad.zero_()
, |- \, b* v3 C' e: j2 F+ V- q! p; U8 P, P0 D
print(w.item(),b.item()) #结果" l0 K) h" o. Y) q( P9 q0 x
) \: Q9 X' l8 s1 s; M. j
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
0 J( W. p  @, m# `% u----------------------------------------------
" f5 L! z: K0 I$ r* |7 R& 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。
9 o& u" f& t( E' G; s高手们帮看看是神马原因？
$ x8 B" C* D. q1 c: ^
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 . Z) F! z, Q  W& |. H+ T5 E. m" N& e
3 L  e0 H5 s; }' ~. O& b. \. I
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 }. F9 B3 e1 A6 K- G-------
  N5 p9 B, y0 }, g7 N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。
7 I( z. h: M% A4 I4 n-------
: Z$ o* K6 I2 C( w' b3 h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
& q+ A2 Q+ E: A% }4 P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？
, p' n& c+ O1 {( M, ]-------& g, C- w, c5 b0 W0 n7 X8 c5 C
不好意思， ...
1 E$ ^# p' F1 X' |5 Z2 d. w' x( z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ W( F( f3 d, V7 G- @% r" n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
, k8 O% h- U1 u" s
雷达 发表于 2023-2-14 21:520 W4 n/ [4 r- ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
  A4 N7 F( m9 F( F; U3 V- 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 ...

: B* e8 p3 z7 E1 S9 }: }% m6 E
4 v- @- p6 N& `6 B$ k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 q, w) P# `5 T8 z7 }
6 a$ }" ?6 T9 s5 j5 Q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 4 M) |4 Y, J2 n, h. h. ?0 P5 Y, G2 i
老福 发表于 2023-2-14 22:00# a$ t& ~. h% f# G" Q
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。; F# y& a3 e5 M4 u5 _1 C6 K0 J
& K* T: `* ]. B7 L( z( A
或者把b但的起点改为1试试。 ...

8 D* w% j3 }  _4 ]1 k
6 B8 N1 Q2 i% c6 h4 p9 n4 o& K7 O你是对的。$ R. ~' o. q& Q: E3 q
去掉了随机部分
0 T+ y/ ?* _" X9 J#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
; @8 Z% Z" C0 H# Sy = (x*27+15).reshape(-1)6 d6 L& c# J8 h& {
& Q; f0 k8 g8 T( s5 I
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了: J4 `' Z( }8 W
w , b
  a) q  o# k6 ]; C( }: e4 v27.002620697021484 14.826167106628418# t% n& C+ r5 L  s. \- K
: B' E& _/ Z% o3 R
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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