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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 5 j9 h) A) A  ]  \' u% y

0 f) U+ {' k/ c, e3 L1 ^& U: i为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
1 c7 P) D& c4 `/ q5 L% U3 ?Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
0 ?3 t4 t6 @4 X& H----------------------------------------------2 C# n0 H1 O# d8 e7 Q) t& e
import torch
6 P0 P3 n  k8 iimport numpy as np
0 b! s7 j1 l) ^+ A5 O; Eimport matplotlib.pyplot as plt
5 s/ P+ ~) f9 }! ?import random% p- O: h6 N& v" p

* R) @+ C5 W) e9 \) ox = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
1 M) {# S/ r8 B! Dy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" w4 U+ b5 `4 k# V
2 l9 w3 b: t; K  o" j- z/ v
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
' L' r/ x6 F6 H4 ]& f) c% zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
& \3 V' P  O) Y. p" p' `) c6 r! g, y3 c& X
epochs = 100
1 E6 Y5 ~: Z7 K' \2 r7 T5 ?7 w# B: r
losses = []3 t, Y$ ]7 _; L$ C: }) ]0 r* f: o, q
for i in range(epochs):: ^2 }9 a1 w+ j5 b% U
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
& d* u  U& n% G/ o6 R( k  y_pred.reshape(-1)
9 o5 a) V3 O0 A+ p
2 E4 d3 }# y2 a9 P- R8 J, N  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss0 U  w, a. R# L
  losses.append(loss)4 d. M1 K" ~9 t+ ~. v
  0 N5 r" K/ M3 J' n5 u
  loss.backward() # autograd5 i3 ~+ Q4 x$ Z# E+ w- f8 N% J
  with torch.no_grad():8 i! g* y% A; Y8 }; I* G& u8 _
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w( r5 k5 t' P" ]2 W8 F
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
2 J- s7 _3 a7 K1 m% ~: n7 b  w.grad.zero_()  9 t$ J, Q7 L: |3 ~
  b.grad.zero_()4 C/ E" x6 @, i$ J
* q" P# \( q+ B( x6 p  P
print(w.item(),b.item()) #结果
# b2 f; V# \1 @9 N+ K
' ]6 M/ P5 c+ N  f1 m: ^Output： 27.26387596130371  0.49745178222656254 q2 ~7 n2 D0 C
----------------------------------------------8 T( I6 g/ ^" I/ m' j
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。
% o7 j) D. l2 g" W高手们帮看看是神马原因？8 B. J( h: [% i8 i
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 " s! d8 I$ Y& z  G. u- ]
# |) S. Z% R1 k9 T( q) Y' T
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？5 A9 c+ n, V- }4 A! p4 e! N
-------
/ \" ?6 l% B  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。
0 \+ r3 |2 X4 y: n/ e" y: k-------
: H; ~% k6 K' j+ 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 19:23+ Y6 e. v1 P: m' z- A' q& 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？0 b  S3 r2 Y* h% `, m
-------
- ?6 D0 D+ W# m0 a  n不好意思， ...

' X; \5 E" Y2 ]- p# O( |" r谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
  E" M) F3 u! `% G/ E+ Q, v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
4 ~4 |2 a7 D' x% U2 b! Z" \
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
8 V- H2 ]) ^# N, C: W4 _1 N谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。$ d# Y# Y$ ^) k. 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 ...
* d- P! e5 \, _2 X) \, Z- K
6 j4 X9 N( }+ j/ 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。
: X( X/ A% Q0 d& f
! @# ^- O7 {$ _' r3 d, B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
+ |& V' F- \! r* n5 G
老福 发表于 2023-2-14 22:00
: O' k4 U& X5 D5 h/ e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。
$ `9 M" K  Z3 i
6 H: o5 [& \0 P- X( Q或者把b但的起点改为1试试。 ...
; E' B# ^9 g5 v4 l2 ?$ W0 u

, ]8 G0 O& ~$ u# y你是对的。
0 D4 ?. Q0 H! _. V3 t去掉了随机部分  x- t5 K( z/ C
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1). S0 B0 U' }* ]7 h& _/ Z, V( ]
y = (x*27+15).reshape(-1)
  H5 U, }$ c0 \' f4 s* v6 T' `7 _7 ~6 S. O# A
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了# v! z9 r" |* m+ O) s# Z8 g/ Z
w , b# z* {8 z* m3 X# E! s) i
27.002620697021484 14.826167106628418
2 I" I1 f$ l# Z; u# X
% R4 }1 j, b7 M' A  k; [% c. {2 u( ~5 M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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