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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
3 W  B! i5 p2 n9 D% Y
& y1 o6 n/ m& Y0 a为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。- y2 h  e% X% b! c* z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
0 q. |, }7 u3 T; q----------------------------------------------5 ?/ r5 a* ~7 R0 I6 L8 T3 U/ ?
import torch
/ p: |+ |* ~! ]- Y. {% _; bimport numpy as np: z3 a0 y$ m  _+ C3 f
import matplotlib.pyplot as plt
2 |! y3 o4 i5 cimport random
/ A: b% R" x" c& `4 [3 }0 E! x4 ]" R
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; n2 W. [" C/ }y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& w3 a) S6 m! {" @& K4 a

% B1 T1 U/ u. }$ t  g# K# @w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 g: S# m5 K# k3 _5 y4 O7 J8 p/ A
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ n6 d  t1 J8 _: ~

; Q+ M$ f$ R6 eepochs = 100& r/ J2 w  R4 p' q. v

0 }- T  Z) x6 c6 v  }6 glosses = []
7 q0 R: W7 B) P3 t7 n1 |for i in range(epochs):
. b. K1 M, L" }' C* m) e  y_pred = (x*w+b)    # 预测% N! r. _' v) B' d, P/ P0 t* E3 ^
  y_pred.reshape(-1)4 A: L, H5 @' \8 _6 p! S( @

. i! {8 E4 {' d% ]  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss( ]. _$ n2 q; l- }9 C% U+ @
  losses.append(loss)! e0 \  S  S  ]# L; B
  
+ u" @; B" e5 r+ E) N, h6 f" w: `  loss.backward() # autograd1 m- H) p; r/ b- @9 F; b/ E
  with torch.no_grad():
% s. x, R- H# }0 V9 ?( C    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
) _8 f1 W* u# N1 t* e; S    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 D! ]8 g1 P' ^* r5 ]; u$ x
  w.grad.zero_()  
  B/ H! U. L' E$ E% i3 ^+ r  b.grad.zero_()
: \# m8 a6 J6 t; u. u) E7 Q# e1 e& n* J6 Y
print(w.item(),b.item()) #结果
, |8 q" u4 L& r' W7 O, s% V
( s& K4 o" A9 Q4 o* |Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
+ s7 x# q- P; q5 U. O----------------------------------------------9 _' Y  q. F' I# r
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。
7 l; w$ v% \7 l9 b% V8 R' |! `高手们帮看看是神马原因？; a- F/ X5 ^' I, W1 L+ \
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
9 D  L, @! O  R: J& k# k8 `! K. F/ F; O% p% W8 s! S! @% n
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？( c. ^& ?. x* w- V+ b& u$ A
-------
: x& ~2 ~1 p, G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。; g4 K0 Y2 w0 ^8 j# l# h
-------
# y9 Y5 ]/ h4 u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
$ ^" A1 n* M9 q( R* ^- B5 U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？
. g1 B4 y7 c& H; v5 J8 l-------. [' I4 G1 C, x! R" e
不好意思， ...
) q3 c& D4 o3 h- e& x3 X
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 w  Y# P+ S+ R7 x9 J! z
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
  z; [6 M3 \& A* l+ [
雷达 发表于 2023-2-14 21:52! e1 U. v5 t6 U
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
' a" m6 A% z* z0 d% B( @3 M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 ...
. C: v# W8 p. D# d7 S& U1 l
7 K" j. Z& D2 ^/ z9 D
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% b1 r4 l1 G  |8 t
" p0 a& Z7 |" v! _) e7 R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 1 G3 c+ m2 Z/ H2 V5 o% m
老福 发表于 2023-2-14 22:002 m) C# v% X5 {- L
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。
# y. w# ?' `( G6 x% q/ y! M$ l, u5 a! \
或者把b但的起点改为1试试。 ...
6 V! X( v5 Z) i! y) w

; s& j  e# c" X) p7 f你是对的。8 y! H/ B; z# \! f% F
去掉了随机部分
  L2 G7 b8 Z. Q. o  h# r#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)0 e' E* c/ N% ?" Q/ g
y = (x*27+15).reshape(-1)
* y1 H3 z8 p4 E+ @& H: J+ g, G8 e' Q! g7 x: h) ^
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
, r* O) p" H- U6 R7 ]w , b$ i+ u$ i* N0 M" a  {
27.002620697021484 14.8261671066284183 }3 e  {- I2 P  _( U  b

) M, C& K7 _% h+ E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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