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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
% C/ @3 N$ h0 t' R0 J/ O4 G/ N
2 B  R* ~8 W1 x为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
0 x' ]7 H- }  ]6 gPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：# p  ~# v; ?" b5 c
----------------------------------------------
- V: r8 p; {, C. V9 fimport torch
3 A8 }4 v% n: H. f6 s! W. x5 Z$ Nimport numpy as np
: e: o* P+ S, g" N4 Yimport matplotlib.pyplot as plt7 w+ \+ a" r3 D9 j" t2 `
import random
" e7 s+ e* W  b4 I2 |( x' _% S  G  Q$ \
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 ]+ o' `6 R& p* y( [+ r& p
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
/ Q3 {( ?& m# j2 h/ f) q' ]) t& P' @
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b( J5 Q1 n6 W1 F0 k  \
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)0 q0 }$ H1 u; A" |: P1 a( d( B

2 @5 T* H: G  U& nepochs = 100
& z1 I- a# E' b8 M: B: _$ U1 W* V3 D) K% Y. ?. B
losses = []
6 }: P2 @4 c. I& e/ _  }for i in range(epochs):% x* J- a3 ^2 q6 H! p% B5 l1 r
  y_pred = (x*w+b)    # 预测" g; h5 d/ D  @' _4 a' l8 B1 I4 |0 y
  y_pred.reshape(-1)
+ @" T# _( [! v. h , c1 A  C1 H, ^+ L$ X$ C
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ c- }5 y: c2 x  losses.append(loss); n; i' p- C: k( a
  0 W$ _& I9 u) F( d
  loss.backward() # autograd
8 r6 q8 Y/ E4 {8 ~7 n  with torch.no_grad():7 @1 a4 `4 d. n6 ~4 T+ P
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
# w9 A- \5 Z( X( r! U" v" z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 9 V) |' O/ I$ M4 y+ n
  w.grad.zero_()  
* }  w1 u: w  r4 j5 Y1 c  b.grad.zero_()8 x8 |1 B) d5 t

, `3 i3 r( o* g, E1 I4 o: w; ?' oprint(w.item(),b.item()) #结果9 V; g; n$ P4 P& I4 {

4 T5 ]' ?( V: e# u  l) eOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ n& B: C0 v/ r1 e/ J6 H( J
----------------------------------------------
( D" R/ t0 G1 z! ?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。
( r! J8 c. F; x& b7 n3 O- Q高手们帮看看是神马原因？
! l. q# u" `5 Z$ Y$ v
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 5 `0 I( r- s  G" ~
, x# ^. P# |$ U
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？
/ s2 Z8 m1 v, s# p$ d$ U* E9 @0 ]-------; T) C0 C  a( 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。2 W; m+ o; v) a' X/ T
-------; F. C2 L  w) D% w' d
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/ M2 B0 S+ t2 m; n0 C
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 ]  A9 {& R. U- r-------
8 }/ h& s; u( U# n% o5 S* _& ]不好意思， ...

6 @4 \! w; d" Z, U1 f/ z7 A  l1 z谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- x4 n4 p& |9 H& m0 |# B  [
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
3 H; u) f0 S; j- |) F
雷达 发表于 2023-2-14 21:52/ l+ z' ~, f! L8 [
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) |$ ], f! K, }3 P5 ~( X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 ...
6 P) S; w9 y! _. `& u
  V; ?, T( `  [: M& p8 h
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。& c% Z% d/ C& |1 L

& Q; J3 W6 Q, ]& R6 ?# E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
2 Z, l" Z8 k& M- G  k& B0 k0 _
老福 发表于 2023-2-14 22:00) |3 Y% H4 h2 _
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。4 ~8 p' U8 C* ?  E4 O0 Q6 i5 g: Q
. J8 H" y3 G: z% @8 h" \$ S
或者把b但的起点改为1试试。 ...

0 S+ @3 e9 }3 i' j  c7 G1 n& F
你是对的。
  l3 `1 c4 W* Q- |% A* ~去掉了随机部分0 o. K! t" N1 a8 M- ]
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% T7 g0 j  k* |8 t8 r: H: cy = (x*27+15).reshape(-1)
0 N. U$ T* R- a0 U# X, @# J5 m. d
+ l( E* ]9 S5 I6 {循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了8 b3 x, k( z- ?) x
w , b
! Q' D# i4 s4 \/ f$ ?8 d27.002620697021484 14.826167106628418
0 K# }- X, k2 i" i0 O- E2 `* ~
! j9 F% V* q6 J: ~9 Y4 E+ B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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