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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
9 D& z4 h# n/ C2 x- A1 Y2 T  y0 T$ r+ c9 y
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
3 G5 Z" a0 V4 EPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：6 `- i8 d6 |" c6 I" p
----------------------------------------------
, W% ~) W- {% v: y* a5 x# bimport torch
" P$ \' b' n, {3 ?7 W% Bimport numpy as np1 w2 n4 T' X& b. Q
import matplotlib.pyplot as plt
2 l# l* M: o, J5 j' pimport random
+ @; R; H' B+ y: F8 L/ M$ h) Y9 r9 Q
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
" D7 J5 r3 U) F: P5 c6 M9 u8 Q% Hy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
! z' a% P: [0 o' q5 {
- ?. e$ e* ^6 i. A, i7 K8 ew = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
" V& m; l% X/ G$ _. H* R2 Jb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! w( y/ @$ ]. n$ S$ [+ s
; q6 n! Z: _- w' G$ {8 E
epochs = 100# S' X! S& i6 {7 J9 {" l1 c
9 a, f" B' M: {; K+ D) G" Q* i% R2 ]
losses = []
7 r+ P' A& M# U  P; ^5 ]for i in range(epochs):( w5 \3 k7 Z( J7 a- e
  y_pred = (x*w+b)    # 预测7 s( f" M! X8 Z) f% p9 l! v% t
  y_pred.reshape(-1)5 e5 w! U. f- I4 M
* @# F8 S8 P7 y. \1 _# l
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss( Z; C( ]& N) g
  losses.append(loss)
9 G4 N$ r' `0 M+ X  a  
- o' X, T" f6 h% B, H7 `: m$ w  loss.backward() # autograd( M4 k1 T; d! G
  with torch.no_grad():+ _. \7 i- @0 \
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w; i% j7 Z3 @) J7 X. ^
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 8 {* F, o( d+ Q/ g
  w.grad.zero_()  
+ N8 F" {7 {. x/ P" \  b.grad.zero_()
4 |% q+ J7 w3 i0 B1 _/ N
. I1 N8 p% h1 @+ R  F! ~9 T9 lprint(w.item(),b.item()) #结果
: `( O* a- A$ {% r- G5 j$ V! p
* B+ b( t7 `! ~Output： 27.26387596130371  0.49745178222656250 c* ~/ |$ Y/ X7 ]5 R. I+ y
----------------------------------------------7 Y8 b; \: |4 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。" B/ t% [- N) A: Y
高手们帮看看是神马原因？
0 ~& b) }2 {! L3 p  {8 v$ p
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
! \3 T: D' i. z; a# N: D6 r; _/ g. E4 O# f
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？
: l. e! i: ^! n3 g3 i" ^3 w-------
- q5 }; U, W; q' Y$ C* _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% k. `5 s$ H-------
3 |2 m8 C+ H) W8 L4 S- h6 n( ~8 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
' ^2 W, m+ Z4 G& 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？! u- H; r7 q( u5 y6 S/ I3 i
-------( Q5 v# P6 |1 G9 o  {) K5 J9 P
不好意思， ...
' M+ |3 x9 p' q- q+ g5 ]9 l
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" a- t, P) L' V1 s3 n) @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 5 T/ l6 A0 \. A- X8 K4 b5 U
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
+ S3 j) \, v* R谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。' _, l0 T- A+ 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 ...
4 F" [* I0 K( }$ o) \$ e5 J
; W+ {  P5 K6 ^, |, }- T
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。* R/ _# c6 G$ b* ~2 {

* e9 K1 w3 S3 z3 ^. Z7 S) i, K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 I1 u( `+ `( L
老福 发表于 2023-2-14 22:00
4 u8 z2 j& N2 h: O4 E+ ~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。
; F/ w8 _5 q" z$ t% K
  y& y, r4 m- m或者把b但的起点改为1试试。 ...

# d4 I! A; o! J5 A7 `6 U
5 @# [3 n4 x8 H# A* s你是对的。! H8 G( l% @& D: m* _7 k+ r
去掉了随机部分& ]/ W/ ~# ^: w* ]
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1). D6 E) J; _- o5 l
y = (x*27+15).reshape(-1); g/ E+ a9 O' g7 D

5 U, h7 O; M  k1 r循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
# T, j2 c2 W; ~" o; P6 B' _, o: Aw , b; l# \" k8 z8 S
27.002620697021484 14.826167106628418
5 q/ v4 k0 Z. {
6 F5 z# j# r: |: N$ G6 B6 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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