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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
! f1 @- z3 c& }# G; a
+ ~& Y1 `3 F' g# L2 I& H为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
* }5 i6 B9 j/ {% I5 dPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
0 N" F) q# Y; k----------------------------------------------7 R* m9 T2 {' u  B
import torch2 ^# s( ~: }2 Q6 f( M, ^0 e) U
import numpy as np
" n9 Z: N& o; O% y% Z/ b9 Q5 U/ F# Limport matplotlib.pyplot as plt& ?4 ?% k1 z# a1 b: ]/ W% X
import random1 S; R; f4 R7 V1 A
+ a' U5 {1 |8 E8 J# l- x
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) u7 @8 L9 S0 N! E  t: ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 M5 m6 X+ P  A, Y7 q1 n' L8 I; X# F7 W  y: Q0 [2 n/ H. j
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
$ I7 f1 O4 {% A2 }# Xb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)2 ]& G5 z: r$ p

& C$ ]+ S$ Q6 ~' g; S1 repochs = 1001 ?6 z3 C4 J' a. R1 O: m
  A' W# s- J0 Q+ Y: S
losses = []
" `: s0 h" w  S9 Pfor i in range(epochs):- X0 t% p( I/ L/ @0 W
  y_pred = (x*w+b)    # 预测2 i% [! S( m7 F5 E
  y_pred.reshape(-1)4 A, Z, D% u9 j/ A% w/ `6 H- S! ?
+ N7 B5 `3 R! f% H: M+ C3 g
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( A  k) h0 d$ [' }0 f  losses.append(loss)
7 @' G( C4 I/ ]2 m3 r4 k  8 l6 I6 a! J4 B* k7 [" q; r
  loss.backward() # autograd
. d- ^0 L  J/ ]& _; W4 v. W6 p% o  with torch.no_grad():; T# Q! C  r7 J, `, e- Y+ r9 q
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
$ a: \1 v  S* z4 n    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; {7 I) A0 C. }! P' ?4 T
  w.grad.zero_()  4 `" q/ W5 J/ F7 D0 M4 Z, A4 R
  b.grad.zero_()
6 V- S" ]6 E3 n( x1 c/ N) Z- p
" ?) u) L. @3 G, o( N! a5 [* mprint(w.item(),b.item()) #结果
% G4 F" `( x1 A! X; i  y0 M8 m9 @9 J7 C
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625* v  j/ z  A3 B. D/ U$ q$ P$ s3 q1 C
----------------------------------------------
8 G+ o- [9 d2 J+ q! _$ m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。: m+ w1 H- y9 b6 x9 U% Q( z- {' h
高手们帮看看是神马原因？
6 a; L2 X8 G4 A! m0 `+ 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 ! K3 Y" g4 I  a, u
) r. X( b" @% P" k: x, \7 q
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？* R4 b- O' `7 Q2 b3 B& T6 A$ @- s
-------
+ b0 S9 W+ b% W7 w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。: u( ?; w& V  d8 m
-------0 q7 b$ X  `$ X9 q# I4 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" n( E/ u# m) h# w) u6 E" l
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？1 q. O, k) A  h* g) o
-------
* |- [( R7 }4 j. \不好意思， ...

( f( V. v* N) L& R! v谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 _# A$ U9 `, ?! S1 ?; ]5 p
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
6 N" D+ F! s7 w
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
+ l, Z5 U8 m$ _谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
! D- D- N4 I, b- c+ |+ U( L/ R) 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 ...

8 q/ [# j: ~  a" B5 Z' ]+ Z1 N7 x% W2 t8 b% D1 ?- {% {0 y
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。1 _: }( N7 R) X
) K- Z6 A4 F8 m  U4 ^
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
5 P1 z4 F4 i; k1 I/ x" g
老福 发表于 2023-2-14 22:008 T) `7 ?; ~& ?
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. ?) M5 J+ W9 [; V& J

, w) |- c# `+ V或者把b但的起点改为1试试。 ...

0 O) @& z5 {+ G* S" n' m+ Y
% s: ]: Z9 V/ @9 M! C你是对的。; x* t6 [( E0 b1 p
去掉了随机部分9 s+ C' ^, s  e9 w/ ~) W
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 m/ q, U* u% P3 W2 {, v2 n1 r
y = (x*27+15).reshape(-1)0 |/ Y& @! {/ R8 Z, t! _4 g
6 w$ k6 @1 M" }7 s) p
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
* K- X% r; o( r( \; }" y$ p7 c( v6 ew , b
1 b' D4 Z5 r# m& x27.002620697021484 14.826167106628418
7 G7 O- W; W  o& L
: e0 I# G; a' t* A& p6 S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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