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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 ! m+ e6 l. g5 s6 T/ ?5 J) M$ U

; R! R1 k) S' d7 L% E5 r% [0 J4 a为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
5 k2 K* D. S2 N0 u* BPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& l( O9 A& i$ E1 N8 e. b----------------------------------------------6 ^  ?) {/ w% y% A4 g# H' M
import torch4 l$ Q# M, I) `
import numpy as np, M9 w5 h9 c8 K7 p/ U
import matplotlib.pyplot as plt& n7 q. f5 b) v0 X+ O& J8 n$ v
import random! x* e2 m0 ~. B+ D4 Z3 B4 G
+ O5 l# ^$ U8 ~9 X8 v
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 [5 H# X" [1 w/ i' d" M8 y
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ F2 x+ V; _" ~' ]0 k6 k2 q2 o! i! K" t  k0 G1 b8 I+ y
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b+ ~5 W4 X3 y7 M  I, d2 U
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 w1 q" E; @$ P0 h( Z
: _$ G( w6 g* W8 D) {8 c
epochs = 100/ g# n) _4 A" B' U+ ]% A

3 Q. B( L+ y7 e9 v: w6 D! q" Jlosses = []
# w4 ?( `& T: ]for i in range(epochs):& m1 M; J' T6 }* H8 j
  y_pred = (x*w+b)    # 预测) `" S  r) `& [% d& A) ?( G
  y_pred.reshape(-1)
. K) y6 Z- J* E  [4 n% |2 D * r7 X6 u( A. p+ l
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
1 @2 ]) [+ P+ s  losses.append(loss)
- p2 {! j$ |* M  
% \2 t  ~% x7 R( D# E  loss.backward() # autograd4 e6 p  U8 {/ R2 }; A1 Z" M
  with torch.no_grad():% K- M& H3 X3 S& A& B9 J: l7 Y( [6 \
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
! o# i& [! u- e    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
: M( ~( Q3 u$ Z! R7 y6 h% o5 A( c  w.grad.zero_()  
( y6 c9 M1 D7 ~0 H, i* M# X  b.grad.zero_()
+ R+ _! }) Q0 B7 y3 X' G
4 P& r$ F% V5 N# u' aprint(w.item(),b.item()) #结果% ~+ ^# T4 {% O' Y# w/ d6 }

+ n. m$ k2 p) ?7 LOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656252 _. o! X- b: M+ Y- F: b) ?
----------------------------------------------7 Z! H& r4 V5 j' 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。
2 p1 b' C$ ~! P; G6 N高手们帮看看是神马原因？& [& p: r2 d/ M( q; X8 {
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* Q7 s9 d0 l8 A6 s$ e  a7 E; v; l) @' 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？! {" `& W: p* p+ l8 \
-------
* w- i% t$ Q' v( K3 [: N: ]# T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 B$ U7 [% M$ Z+ N/ X
-------% f5 ]! r7 A# [  t3 z2 A$ Q
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
& w( V+ E. M* |2 h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？! Z/ s8 `$ j; H
-------5 A9 R/ S  h- l7 f
不好意思， ...

; d4 h" g/ r6 Q/ B谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 y: J/ q4 c7 r9 \* Q+ s# ]
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
- H5 g6 ?' x8 S: h
雷达 发表于 2023-2-14 21:527 A, R: X0 n" ?
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 @$ O7 o8 H6 t9 |
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 ...

% U/ j1 ?, i0 ?( s0 A% m1 \
  O& @5 F* }& a$ L/ l( R% J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 s; i4 I  X3 i' v, E" W

! U! y# K  S$ J/ z% ?5 k) 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
: x( }) ?5 f$ K& B: F2 g9 r
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( P, {$ o, {- i! F0 M" O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。
6 H& x0 m/ |6 I
6 [4 w4 E( O( s或者把b但的起点改为1试试。 ...
; ^% X$ \, \% e
5 u, ]. v( c8 J
你是对的。- t% y* f( k! v5 g! L
去掉了随机部分
$ R' l+ r! V5 B#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
8 N6 D$ ^: B3 B4 a" dy = (x*27+15).reshape(-1)
1 ^4 Z& f9 ]4 N: l/ Y
3 B( O' J7 ?6 O( R; X* A循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 M; r$ M% p$ j" Xw , b) {5 A+ @& r4 O
27.002620697021484 14.826167106628418
. N8 s% q+ F, G1 V; B) U; b$ _( q( C- W( v3 W7 _* D$ }* I# p
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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