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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
) Y7 o: [) |8 b- Z  v+ x0 |7 \! q0 E: Q4 u5 c0 @
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。1 Q# m  _2 L5 v! F! X: |& z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
6 K' O" G8 c0 z4 Z----------------------------------------------1 y) v! D0 ^5 j* ^& m: u
import torch
* C* n9 F! G5 G& i% J. ~import numpy as np
! @; Z% f4 V; W0 n/ m2 e! u  wimport matplotlib.pyplot as plt2 l2 M% P" Z# \( }  M
import random
& l- P$ N/ I/ C" d7 ?
* ]0 y& `$ Z; d/ ]6 qx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
9 ]+ f/ p( F, M1 Gy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15% Q5 r7 i9 q+ D

. Q6 U$ ?. p- I" |* uw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b, m+ {/ n9 t) ]. C: ^1 Z9 \
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! z& E, C9 H) p, g

+ Z+ n6 u7 B2 C) c( Zepochs = 100! x! y; G' [2 @

/ c. y+ h6 S" X) I% @! F+ Klosses = []
3 S! {  y& ?* O. ~4 Wfor i in range(epochs):
0 O" X% K# w% E7 X* h  k$ d  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 b& |' t! V' U3 y  y_pred.reshape(-1)
  w3 w7 s# J7 G6 h % F4 G) s% W' A" @. \; ?
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss4 t6 s- |9 R$ j7 l
  losses.append(loss). |0 s0 ^  J; a  `
  0 b% O4 A" j0 e& w
  loss.backward() # autograd8 W& |3 s# W' J: J+ J+ X6 G
  with torch.no_grad():, H. {5 {- g3 z4 _* [7 r5 ]' j
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w- }! J4 n8 a/ X. D( Z: Q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
8 j! ^. Q! W; p5 v$ J1 W% [  w.grad.zero_()  7 ^4 Z! y+ e9 M' w9 @' o. B
  b.grad.zero_()
. T5 z7 @3 D1 h& i2 p  F" t3 H% E/ P; N4 W3 p
print(w.item(),b.item()) #结果
* @  J( U" H* n+ H% T; t" ?; W8 k1 P" o" p# g; E
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 Z/ E7 F4 Y  z: r----------------------------------------------$ w$ E, S6 j3 }* V8 J" g
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。+ }' ~" L9 @2 e$ w+ o4 W. p3 ]: ~
高手们帮看看是神马原因？) q  k% b9 U8 `2 ^$ c0 N8 N( E; 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 # k5 R7 `2 C0 j# @; R8 M
0 D* t# c5 ~6 ^" Q, }# V* B3 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？
' j! S" t* _) G4 a8 E0 \-------
1 @! ?& E+ x, v0 ~, {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 }! i0 \( N3 `0 t0 Z
-------( t2 N- i: |0 g& q8 f3 _& A# U
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
5 m& G- b; F9 p9 S9 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？% T* @( C5 X7 I0 ^
-------3 ?; B' U. D- R) a) L
不好意思， ...

- q5 Y* n0 I" B2 W$ |" c谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! R- B% f/ m9 W0 M' O
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 . {- @) ?/ J( ?/ X( y  `0 e
雷达 发表于 2023-2-14 21:526 x5 s4 t/ p% r' z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) E6 h5 V6 n: 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 ...
9 g4 S! y% y& l7 H) z

3 r7 l$ T* o+ v1 P( p2 K+ F' }7 m) ]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。
0 W. A! q% u; W7 G' O0 [, m/ f" f& U( t( z. @3 y
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
( F( @" u% G. l& {& C3 t% h5 \
老福 发表于 2023-2-14 22:00
9 z% p8 h: L4 g7 A# v+ U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。" Q$ n; u! R2 _7 F
, t- R0 m+ W1 w1 s
或者把b但的起点改为1试试。 ...

. U2 g1 t. @1 d1 I
6 n: K) m2 C3 e+ C你是对的。5 R- Z% O9 ?# `" h( U
去掉了随机部分( w: I& U& o1 w0 J8 j$ o4 A2 e
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
8 ], x# p8 Z$ n& By = (x*27+15).reshape(-1)
& M9 R* k* d; W7 H4 H0 v
# e% W+ y4 e( c循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& w* Z0 R& |  Y& bw , b
5 }& m( s  e1 \$ Q- N( A27.002620697021484 14.826167106628418
. S+ t5 U& `: T. \! |* w7 p& P3 R7 g4 v4 d) u1 u- ~
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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