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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
5 d, [: |5 u3 P( _6 u& P2 y/ N4 b5 j2 G, q# _. v( B
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。5 |9 i8 x% u; ?) G9 R8 A; x
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
( X! }. t% B, g0 F# T2 N/ r7 t----------------------------------------------
2 Q/ m# R4 }. l" c- wimport torch7 H- d* F; _. }% b& E; y
import numpy as np8 B! w6 t" s  S% P" q
import matplotlib.pyplot as plt
9 }5 @) u1 t1 \4 o7 [& ]import random  h, f) b$ A- T! E( M: X

! D1 s* Z" m1 p  ~- b- ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. n0 A4 B3 ^+ ?8 d$ S5 w% F) \) Sy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15% R3 k) `. }  ~

% Z+ c4 [; c  \- T/ Iw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
+ T+ v6 \1 r# n5 ?0 r4 q2 ~" xb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
2 X6 p9 ?* Q8 b9 }
; Q6 z3 t- m+ {1 v1 ?" mepochs = 100
: }2 M9 _2 z% G( W* n2 H8 M/ @
7 K& B- U  A/ \  s  H% b: elosses = []
" K6 b# M) Q% _6 c3 xfor i in range(epochs):* I9 t1 E7 s7 ^6 m! m
  y_pred = (x*w+b)    # 预测6 f& i* H+ R. q2 U# j
  y_pred.reshape(-1)/ v! p( F* z8 {  b9 n
- q% X: V5 ]& ]3 a4 U! }6 G
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss. W. B7 H, N& `9 ?2 X- N
  losses.append(loss)
$ x- ~3 ~) X4 c  * N; k# Z5 X1 Y' C0 F
  loss.backward() # autograd% i# D5 a3 ^& l
  with torch.no_grad():
) E( w4 ]7 y9 D/ I) T    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w8 x: h( `2 _1 x" z' [
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. A9 H' y$ n$ e2 \2 m0 u# Z  w.grad.zero_()  % d1 Q1 z1 V# ^0 i7 b9 M* ?
  b.grad.zero_()0 ]* p: v2 L# O' N) x

1 R% X/ o- [9 T; tprint(w.item(),b.item()) #结果
4 G2 c9 V7 P( f& u4 K
4 {* c) j7 y* ^/ O1 ~$ o7 ~Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
  c! C( s( z2 Z) v2 L----------------------------------------------
& A* a8 \4 R6 X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。. u% i# L2 }: H+ A( X" |7 E$ b0 G
高手们帮看看是神马原因？
: ]4 c7 ]6 G: l) ?% Z4 v! z
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
- N+ Y: p: _4 S  i$ n  `! k$ C. F0 M$ B# \
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？
8 F* u& W9 r; x# ^1 x: r! Z! K' c-------
6 k' u( I* F5 k+ L* U$ I0 E5 f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。* ~# L) H1 L8 @  g' G
-------
# [. F. |! _& }" X6 R! L9 }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+ d6 t& k/ |, S) ^
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 ]" g- u; a7 ~) K/ }& h4 b6 n: g
-------/ t3 e* g$ s6 G# h+ I( o- Q0 }
不好意思， ...

0 E0 U  N) q0 L6 _1 O, x谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ h+ ]3 b7 l7 O  f# ~& }
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
, }# ~$ B) P! h% ^& K8 ]
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% W* I6 {- r" F! w
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 }8 D$ ^( ?2 a: H0 m% I
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 ...
' s/ R8 ], J0 K1 L
) r6 L( C4 [! U: X( 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。
* d2 j4 D3 N- \1 R$ L2 i- j" L/ b; [; {/ V+ ^
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 F6 {: V" ^1 W
老福 发表于 2023-2-14 22:00
4 ^& I9 p" A' ?( P0 t. 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。
# v% @& V+ c  S, \3 J$ c; G
: I* Z* \: n# ?. q& @8 {& R- x或者把b但的起点改为1试试。 ...
8 @0 x5 o8 D$ p# m+ _) ^

( e0 X) U6 f$ [7 x; s+ ^你是对的。
  a4 v! g9 H5 }7 A去掉了随机部分
% c1 `( P0 O- F1 N( @& G2 u9 q2 r, N#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)" [( H0 E$ L. r; V2 E) K
y = (x*27+15).reshape(-1)' N# j( `4 Z, R2 [: o9 Y/ b

! h8 l, L/ [2 B% g2 G- T循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( M0 j5 ^' F% u9 g/ u7 \1 Yw , b
) k) J% v1 W0 A( |& ~/ m27.002620697021484 14.8261671066284184 T  g0 d) ^4 \" W' {( a8 v

- X4 g) d% n6 g4 U* X& ^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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