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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 ' p; R8 [* @' t8 T. V
) r' e( Y: J# {- y% R; X" K
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
+ B' s5 T# l3 W. o% q1 L; W' VPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：; m/ e! }! h: J# z! W/ A
----------------------------------------------) u7 D) i& \+ T! }
import torch) P- s) v# W& g0 A; w2 q
import numpy as np
8 Y' n7 t- e. Zimport matplotlib.pyplot as plt
2 |4 e4 i: L: B" T) Y+ H& Jimport random: Y; R& E5 t4 d+ h

1 O# r! y, w; V% Ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1))! `5 f- \- |8 d( S: G- W4 w7 P
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
# A+ H* ]2 D* ]# K9 f
" \6 l3 {9 w9 N& \8 N* uw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
+ y/ X, d2 {, E! d# [/ p6 G8 Ob = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
- ]- I, y# O( s) [5 V' p) l+ P$ Q1 e6 }$ @
epochs = 100
4 @( b0 X$ U! A  R+ `) _( L. {
8 n. d1 p3 D! G5 U9 K: Rlosses = []
9 s- Z2 Y" y7 Y* P/ Bfor i in range(epochs):: v1 A5 X1 w( T/ c( J; d, F
  y_pred = (x*w+b)    # 预测, P1 E0 L7 i1 f* T; W) S5 K% G
  y_pred.reshape(-1)
! S3 G7 R9 }) M$ h: c9 @7 X$ @
, ]8 `6 g; T( `" c4 V0 H  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
$ h' V2 ~1 n/ a- {) K  losses.append(loss)! B% z* d" V& S! X) v
  
6 a' m4 ^2 K) k# O" H  loss.backward() # autograd
7 H- I1 R4 b3 ^0 n; L  with torch.no_grad():& z' K$ I2 r( L( s8 g
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
. Y8 }8 M2 {! [; w$ V' b' y    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
6 ]& X; P- \& y  b  w.grad.zero_()  ; T8 y1 f  \" `' ^$ E- W# Y9 R  {
  b.grad.zero_()
5 A& o8 _( T/ V4 G9 S6 H
. u5 o" v, X5 Y! U8 S# _print(w.item(),b.item()) #结果
# `% E7 |# A: s) r  a. n/ ]5 t  k9 W* _6 z. T" m1 f
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625. y. ?* f% F2 ~$ `( U; [1 {
----------------------------------------------
; P% M3 u4 J3 M4 Y, U+ ^: i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。& Y' C5 m. ?$ t. r3 @9 I1 m2 p
高手们帮看看是神马原因？: i: x5 H) r% z: G
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 6 z% G( @4 J# q& {  }3 `5 r0 ^

% v7 ]5 A1 c! D, @. }4 z$ |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？
4 W3 Q5 S# G; y  r  p/ j-------: J+ s% x8 W" i7 B
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。
0 u& @8 F$ k4 ?0 L7 F! i-------0 f* `: C" x5 G  K
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
" _+ r$ u2 c) y: y- R/ w4 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？
9 f1 i) w7 T: n+ f8 F4 v* n' L-------0 C( P# _) M+ _4 v
不好意思， ...

/ q; |9 z8 ?4 Z1 R谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 }  x% D9 W. J8 z% c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
$ O% y0 A1 U9 @
雷达 发表于 2023-2-14 21:526 q3 `6 s& {' p, O  ^! P
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 Z$ `) S2 Z' U8 _/ O& H
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 ...

4 q% ^, N  Q6 f$ ]  z' h6 j3 M4 p7 N4 P# B: q% X
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- w$ r- h: n
% o! E& B# j6 r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 3 x5 v( p# S/ [+ s7 R% a7 O( e
老福 发表于 2023-2-14 22:00
) J7 w( M" y/ ]" o9 ~4 i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。
: I7 X; s' ?, Z* u
& I9 o  W' V' m! L' P: [或者把b但的起点改为1试试。 ...

( H. Y" N8 G9 f- M6 Z, J7 L5 l( ?
; N5 i+ D/ U& v0 \0 Q* `. o你是对的。
8 H& |8 F/ E7 C/ e6 u) S# O去掉了随机部分
4 w$ F1 o2 f! m/ l% E#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)& [* I  y: v+ T8 ~9 F/ `6 E/ ^
y = (x*27+15).reshape(-1)
0 O  g  `( S! X. V/ D# d% U- f5 N. P
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
. p0 T% G2 \5 Hw , b
7 V7 Y8 j* Z2 v+ n- i27.002620697021484 14.826167106628418, Q3 ?$ R; V/ D' C, N: m0 v
& k& h* b1 X7 m0 F/ n
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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