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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
7 L0 E3 U, x0 I1 w: T. `$ v/ [; E- C5 I% R, B
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
; @. L. _, R6 ?. lPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
# q* d3 ~; v5 _, G1 `9 M$ ~----------------------------------------------
3 K) W* ]$ `0 B! Dimport torch
7 q3 L8 X$ v  ^; O; f+ w5 M% p* vimport numpy as np: O/ {6 U% ?9 ?* i- r) q
import matplotlib.pyplot as plt
! o& c; W* M/ j6 u4 Eimport random8 j8 F0 W, Y1 F: T8 q1 l+ D

3 P# f; `) o6 y4 Mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
  v- e3 X) U; y: O% ry = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=157 n" z1 M0 J7 l9 D: b' D5 K) q

- i7 o( c" I5 v- J" L: x: yw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b: c2 D9 x9 m) z9 ?) [- B
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) o3 c% M8 y8 O9 l8 k
7 K9 p# \4 I0 {* h: _2 g
epochs = 100# u# q6 u/ M% O  O4 }7 F

7 |% D* ^8 l/ b5 r2 J* x; P! ?losses = []
% b6 D- _8 y: @; `for i in range(epochs):
6 @: I! ]- s% `  y_pred = (x*w+b)    # 预测  }0 O3 y2 M0 J0 L
  y_pred.reshape(-1)
9 I  m3 Q9 E  U* w  i) K+ R. r3 j : ^8 m3 r: k; e/ t: z4 ^7 q
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss) a2 X! s; ^6 M
  losses.append(loss)+ B) r+ ^. G: B
    Y; r/ i( C2 |. A. r
  loss.backward() # autograd
2 z* b. k8 p; h; ^  with torch.no_grad():
+ d; S; J- {5 _( F; G    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& V. u3 G* E& ?4 A" j/ W! p; z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
; Y* b! T9 V& V0 Z" H& }0 t  w.grad.zero_()  
  d) s; c$ G0 s  b.grad.zero_()
3 m3 b2 @7 I, m" u5 c; d
: {- j( s& X: ]2 l% ?print(w.item(),b.item()) #结果. f  h% _( z; g$ W- a! o* X+ _; c0 O

2 p! f+ F5 a: zOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
0 P0 z; H, _2 N% j2 S& h9 ?! `----------------------------------------------
0 M1 ~# u) j) _) A, ?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。. k5 f4 w0 A& L) G0 O
高手们帮看看是神马原因？$ w* |/ E7 ^9 U. h! D6 m  e+ R  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 & F+ m# h& B% h, C% z3 F
+ z( \4 H$ B- w
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？7 J# S9 T  T+ S( C" Z) M1 j
-------
, y6 ~/ n) a) H8 K" z4 D/ P5 f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。1 J7 N0 N: h- _$ S2 {
-------/ ^' T/ b0 @( y+ j/ @9 q" C
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) y/ M! r* ~; H( g+ \
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？
: }9 v+ o/ C+ _. o% t  N7 t) \-------. S/ L4 m5 j$ f7 ^- T1 l
不好意思， ...
8 x' j! o# T/ @) P  m
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。5 ]2 x7 Q3 C( b3 N  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
7 P8 Z) r+ _& _" P! D& Y
雷达 发表于 2023-2-14 21:52# {" Z: I2 P+ N
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ H  ^! {: s3 F+ @  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 ...
/ ~* V1 ^# a3 o4 R  Y2 H
+ C  b  x' W% s0 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。: @5 i& m) `" b8 j6 q: I3 @( `' D/ c3 S

/ m7 L  g6 R" R! v+ F& _6 H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 ! H& v7 ?5 C1 e  Q+ ]
老福 发表于 2023-2-14 22:00+ k! {* x) q3 f- Y' |! r
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。
+ Z  z' i: v2 s: \4 j0 }2 {  _6 ?3 C$ d0 k( W/ S  ]. u& f0 K
或者把b但的起点改为1试试。 ...
! A& |/ ]+ u3 a5 I. s3 R* f

9 Q6 B* r/ L& I2 R你是对的。
3 r: w  g8 X4 U. v' i# G去掉了随机部分
+ n) _4 p6 b- ~#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)( R+ s  _  @0 [6 A, e, D
y = (x*27+15).reshape(-1)
, A7 C( I% ^% k7 \% p; \- Y/ F1 b3 V: \
5 ~3 @2 h0 s8 i) s0 N循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了, ?5 Z. ?! R. b6 S. _, f
w , b
! A( \( z- f2 Y. h$ r3 \27.002620697021484 14.826167106628418
$ ^( H3 [1 ^3 W3 y8 ~2 a% Q
' ^9 L+ \6 p( F$ h9 x& Z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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