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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 . C4 G# |" U; k  I6 {

% v/ A5 ^) P. q: b为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。5 L! U  i* k$ J+ Y/ w
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
1 j4 s9 S" ~% b9 [- N----------------------------------------------
& n, |" |3 l+ P+ d( Iimport torch
9 G1 S/ Q5 g* j+ Uimport numpy as np
( g$ J0 ?4 V# g: bimport matplotlib.pyplot as plt. G4 Y; m" m; Y" k( L3 f, @
import random/ b, R8 a4 i& Z3 d3 R: l$ |) M' g
- J3 L0 Y9 h! b! W" h" \+ u- K8 z
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))# N+ J# e& P" U8 ~7 S: o
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
1 p8 P6 r; P/ Z6 P5 A! p
% x8 \& Z* j4 F' ?3 @+ Zw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b1 E0 V8 t! `, m- N% y- P
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
* a. j" N& E! m: L0 `+ i7 u% W  L2 ?
1 B9 a+ q, x3 C7 Eepochs = 100
( ?7 n  N' }, O5 P  t- F3 v' m. [) k: w+ v' x
losses = []8 |* U9 r4 _5 p& d
for i in range(epochs):
; ?& ?3 I' P1 X0 L. V# B# x5 K  y_pred = (x*w+b)    # 预测
. u7 u1 ]* q/ L4 ~+ L7 V3 u0 L5 F  y_pred.reshape(-1)- m% x9 x6 _$ L3 C6 J' }
: U1 p" z; Z3 s& q+ m+ I. X0 a& B# w
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss" D3 A8 Z2 S  e# [, f
  losses.append(loss)
. Z' K! z( {3 J, A1 o, y  ' |, ^9 p; l8 y7 c' G( b' ^
  loss.backward() # autograd
  \" g$ H" T! o' y$ u  with torch.no_grad():
: Q( {) V4 o8 l) t6 i    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ J. m5 K, W7 \2 V; C' n    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
; s6 t+ d& F7 L' C7 [+ q  w.grad.zero_()  
: Q( k. [1 W2 ~  S$ ^  b.grad.zero_()* {  ^: R& C& S/ a4 K9 V: ^
4 ?; R- ]# c. u# H  ?
print(w.item(),b.item()) #结果
* \6 `/ ]% A% _3 s) i$ s
8 z) q/ K6 Y" b" B$ v+ yOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
. ~" s( M/ X5 a& d/ |( [/ g8 [----------------------------------------------
& @* r0 c1 g1 ~6 f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。
6 W* ?; q1 V: m) s/ g高手们帮看看是神马原因？% q) n5 M6 {- S6 d' U. m
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
1 e, n' O7 i5 N3 r4 q1 T9 a! M  k; p" l1 @
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？/ {  }8 O% D# T( K+ m9 n( X/ a6 }
-------
- ]  }3 D8 Z1 f, r, o6 X" \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。
" Q; u: }) b4 n( y-------
/ e* m0 c9 @% k1 \8 D9 V+ ?1 q1 x8 x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 19:233 u( ^6 e4 C4 p# F+ L1 {1 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？* K) N4 Q8 p1 J( o! N! o+ o
-------
% B' H" E9 E6 D3 c不好意思， ...
1 }. o" v, `* B- s- J. X2 L7 U
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
; c: P  e% m/ I7 Q- G6 k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
& f1 c. c8 d- g0 ?" K3 H/ g8 W
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
3 b5 A9 _4 W- b- b; R4 K1 H' B, y9 [谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ {7 e. P' H5 {+ h) Q& [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 ...
  s3 o8 W5 `0 e1 R6 M& G4 T" O/ f
) S# v7 B2 V7 g5 B# f$ a
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。2 Q+ m5 c2 Y: i% |
: m0 f2 D0 B' \4 A. W
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 % ^: D# ?$ n" V. y; E, b
老福 发表于 2023-2-14 22:00  O" F* P6 W# \8 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。
" J0 _% e! j4 _- |' |1 r8 E( q9 ^" A: W& t) [
或者把b但的起点改为1试试。 ...

  j% E! V) t3 o7 i, X) \( X3 e: u9 ~/ D# C
你是对的。/ H: [4 {& A# f; S$ `( w  T
去掉了随机部分
4 v2 X5 X! l; U1 U; s8 S#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
2 \" T; a5 i2 d9 B6 `) l1 Wy = (x*27+15).reshape(-1)+ z' S* O' x( r! \, N/ D

$ D& S+ j: O6 U循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了+ ]0 b9 U/ Z, ?5 L
w , b
. d4 Q  E" g- Q# t  B27.002620697021484 14.826167106628418, @. b3 b. ]' U+ a/ l8 \; G
3 t1 |  z+ ^% p# ]7 V- H
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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