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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
1 S; f! Q6 `6 d
% t) d9 f# m. Z8 H) ?( Q% j为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
) Q0 T5 D/ A$ n0 j) n: zPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 W  B$ Q6 l! v" h
----------------------------------------------
/ j% r# }; P' o1 p, @import torch
5 V: x# I9 y  i2 o$ timport numpy as np( ]' w% Y8 _& i5 T, {' T$ z5 \  F
import matplotlib.pyplot as plt
; E, I4 S0 b6 p( cimport random
3 ^/ K6 [/ B9 Y1 }( b- V
9 z( {2 B, |! T8 d- Q1 [% Dx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))0 n2 i' m8 e$ Z. B9 W8 G
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 g. ]! ^* E# }" \7 h/ \
& X' g' p/ ?' G) L. f/ D% C5 Y- R& r0 Vw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b. m" ?/ [& P; @( _1 i
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)9 b6 D) V3 |2 `$ i2 L

# K# U# T' U4 E" N2 g( Eepochs = 1001 m5 J/ I. W# y

( {, Y  k0 O7 {' s: `2 \losses = []
! c& Z' a$ r5 Ifor i in range(epochs):8 S# C( R/ b# r+ x% E. M
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; ?0 o$ D7 S- O3 W! [  y_pred.reshape(-1)% p+ W3 ]0 O- G7 m0 ~
1 ?& ?8 j9 b, m; x$ y
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss: O' |( w; C: h. B" q0 l6 N
  losses.append(loss)+ ?$ z$ ~! _1 U9 Q1 I
  0 m+ ]/ W- F+ Y8 u+ H
  loss.backward() # autograd9 |2 I$ r% f% r) A# v
  with torch.no_grad():4 w' f; j. ^5 y7 z" o$ y( I$ T
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
% [  H1 |* V" C- z  v9 c* S, d    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # _) U) r  _0 p' r# V# c4 `
  w.grad.zero_()  
7 J; n# [5 k/ q4 P& i  b.grad.zero_()
  z4 j3 z  p9 c& w3 L9 R* |
' S5 `2 h" J  z8 M5 ?$ Vprint(w.item(),b.item()) #结果
- [- `6 h* O2 W5 e7 N
1 k; |& J, r/ eOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
& @' r+ N1 W) ~----------------------------------------------
2 M  O: P* A. 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。" v& k5 O( Q/ q% C7 a9 O
高手们帮看看是神马原因？4 j% t( y4 U$ _4 b1 ?( u/ g
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 1 D" N+ N3 I4 F2 X% q& z0 Y# i' A/ }

6 ^6 V3 S) T' j, ?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？
6 W  Y0 r8 s: ~" y) J0 C7 A# X-------
8 V; h9 P& I6 Z' d! j: J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。# n& n' Z8 P7 k' f7 H! ~2 z6 B8 D% x
-------
6 [! @* M( q4 z% P. {! V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
  m* ]8 Y/ F$ 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？
* B- H; V) B, K7 i, T-------. m, G  f/ u) {2 g
不好意思， ...

3 d; g7 k* c/ K- J4 H谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
' \8 p$ \0 @( q$ c7 j# q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 + A2 V2 r! x$ Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52* t3 O3 V# ]. _, b2 i3 d# R
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 Y+ S0 I8 K& ?6 x7 V, N* w7 r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 ...
) W+ x5 j- e+ ~2 k
) L' u, g" g: |; A  k
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。% o( T- ^! g3 Y  v4 J- Q

: G$ Z6 ^+ j! v  [0 y0 `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
# d- c5 q  @* Y1 h* r3 v- t: L
老福 发表于 2023-2-14 22:00
/ k; u9 U' |2 q+ E$ m, m6 Z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。" G+ m% Y4 h. x/ a$ C

3 `% ?+ F  u* Z2 M$ @或者把b但的起点改为1试试。 ...
" n8 \. ~* W6 A' ?. _( q" H8 {

0 K4 n2 j- V, y& F你是对的。
3 x4 y- N0 M! ?( d& \+ V. n# F' @$ ~+ q去掉了随机部分+ s% p5 ]' K7 w" A
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1): f% @2 o: A0 O. V
y = (x*27+15).reshape(-1)  n) W+ A* b: t4 E0 D
: G+ W8 L# v; ~0 V5 t" \
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了& P. z# I4 O) |" r( x; q. o+ T
w , b
% F4 D: y+ b2 P27.002620697021484 14.826167106628418
- Z( O/ c1 G: d  f. R3 P1 `1 c- j; d( 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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