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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 6 {( X8 A; l# p. F2 p/ k
4 I5 f1 n% d% N1 I7 r
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。! t) U: c! T. W& p1 R
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
" c" \& R/ W# m8 L& n----------------------------------------------
. ~0 D. v/ L2 _& ^* O$ Ximport torch; Y5 L) j4 d  V/ b& b
import numpy as np7 S! n+ A, Z! T! \: g) X
import matplotlib.pyplot as plt
2 z2 J0 m2 \" Q6 Iimport random
, q* }6 N. X  J" j% L7 B# ~1 P) j9 g1 ~( J
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ k$ J# A1 r6 d" n' M3 q
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15+ w! K8 X8 N3 a) B6 G8 P' ]+ g
  t4 `+ b# ^6 l; A% S2 @
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b5 \+ y1 T  \: X, b$ R5 Y
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
/ @. l4 e, F" [% I, v1 F' t7 f& z9 Y, L, Z% s! N4 r7 }" y" B
epochs = 100
- T! u4 }7 x. {" ^  u$ w* C5 ~0 h0 S; k  m" p( V0 n/ |6 [
losses = []# _/ ?4 j' o7 T- C/ A' E
for i in range(epochs):' G/ r; Z( ~* c( [0 E2 R# B1 b
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
& ]( q0 x2 Y" m. {% E% B# R% `  y_pred.reshape(-1)" V2 E1 R. g7 [

/ M5 N6 Y/ H, E, g+ O2 k5 [2 I3 I" }  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
0 Z, ]/ C: U! c  P$ B7 I4 S  losses.append(loss)
1 m: C5 L$ P, w) K) N  / _5 S& {5 U. |% ^7 F9 H& K" F
  loss.backward() # autograd
3 z( Q5 c5 l" q# D7 i) B/ a  with torch.no_grad():
( j2 X4 Q. x% i8 L) ^. Z) y$ T    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w& y" \7 n) Z6 _4 j& Y! P) t0 |) q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' }3 c: }* v2 ~  w.grad.zero_()  
4 J1 g  k1 ]% ], y' Q  l  b.grad.zero_()" w3 n' r0 F; `$ e
( }) i6 h9 P' y
print(w.item(),b.item()) #结果
: F2 J/ a7 ~- _4 A9 X6 W
( e" u' w8 R& j1 d5 hOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
9 B. g" P+ H0 Z: R8 o----------------------------------------------
, `. i$ }) o3 C) O6 l" W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。- r7 B: |; R; v4 j. ]
高手们帮看看是神马原因？
" w8 e! c6 ]% `5 W* f5 C
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
4 f+ _+ C" ^5 P* ?. {
& H$ b2 J+ g- d% Q0 J3 A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？
. U/ k% j8 \9 ]-------: o1 X( N; X2 k% M
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。
: b; i8 T2 G  I% L& b) X1 z-------' k; U4 m* ^: ^2 J( t
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
$ q. C, E8 m. @4 W" E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 L& j* _& p& C: j% a1 u-------2 A3 ~6 E' }, q$ ~/ H: x# u
不好意思， ...
0 l$ H- t1 m, b# @. _- D) ]5 M  b
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, W/ O  l$ x* w( 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 0 v) a+ b- a' t8 m2 F: F8 Y- O
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
, R( }8 X& L1 ]$ y, p" g谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 c4 `# k9 Y; a0 }' K# }5 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 ...

( d! P: E+ K( T8 G: k. z- h, E3 ?( o6 N6 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。& a9 T- T& ~; K
, G( ]# W3 j9 Z$ 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 2 b4 M- z/ F% v% A# r& Y( J
老福 发表于 2023-2-14 22:00
  H% Y, x0 j, _9 |2 ~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 I( @4 P+ ~$ o4 R) y! k6 g, n- ~" N: z4 w
或者把b但的起点改为1试试。 ...
( o- ]" U3 O; b: f. d# p: m

( n! c% s* Q/ Z& v& G. Y5 S你是对的。
- Y$ M6 g) {( C2 O: T8 w6 p去掉了随机部分
& a( {4 x/ v$ b+ g% ~# u) r% ]#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)+ s' y9 D$ }9 `
y = (x*27+15).reshape(-1)5 }1 I$ h' d) t; ~) B& \

" Q1 t# e7 G2 D$ a2 Z  D$ M循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& A8 b; @" W5 G" p+ G7 jw , b" i" ]# m: ^! E9 Y( l" `% ^
27.002620697021484 14.826167106628418/ ?: {' E; a" c9 v5 f6 Q
" k! q6 J( N0 W& R6 }: W% x: l
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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