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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
; W3 K* D/ _  O# _8 V- G/ X2 F4 `' O% O9 z% J* H3 X5 |6 ~
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
" K( M. d$ {% b& `Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：1 Y0 l; `$ o5 Z* F
----------------------------------------------7 v  I- o! x1 Z7 c
import torch
; E) u4 p$ d; t; fimport numpy as np$ @4 y% c/ W# m4 H
import matplotlib.pyplot as plt$ F; `" e+ ~; [+ x8 ]+ I3 ^
import random
. ~5 [- w# `  z' g" \' O" x
, n9 y( x* j% \5 Ux = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- d5 @, \- f% H+ x: Gy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" T, W0 L5 Y; ~" F% q

8 Q# P% k4 E: e4 F6 S' D/ Jw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 r) X% o/ g& R  _- `
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" e; ?: @' B9 T' y1 o

( V( {1 [( b) ~2 Hepochs = 100
' U1 I: @& ^8 [  w5 ?5 t4 S( f5 w) z# k) s& N, ?4 _
losses = []0 v% w9 y3 r% C. O) @) E4 q0 P7 d
for i in range(epochs):9 v; R) V: \' p3 q
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
6 _2 r4 S2 T; z% f4 J: \  y_pred.reshape(-1)
8 I' d/ D( w: X+ t7 ` ) }$ B+ m% j' Y2 _0 G# w- c
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss  n" ^: y( ~+ F. h
  losses.append(loss)
3 I* i4 v" p1 o* B  s. H: S6 e8 c; m  ( b* W5 j2 i  I
  loss.backward() # autograd3 Y. M2 r1 |5 C/ ~3 m' C: c
  with torch.no_grad():( d- A$ q5 C: H. F5 g
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
7 f* X; n2 ^# Q9 h' O; z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
5 l! q' l6 m. J/ Q7 b2 |  w.grad.zero_()  
7 {( x5 Y4 O: d  {6 A$ Q$ B* |! ]  b.grad.zero_()
, d1 L7 e8 m7 C' N7 n5 p
; D2 J; f  c/ Y. W+ G1 T" |$ Wprint(w.item(),b.item()) #结果+ j, q& D3 Y7 Y! D7 p3 Z; n3 v
* K% Z6 L, S5 g! F0 {1 e" ~
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656252 ]& Y7 s5 h( S& A3 |; D: E* t' @
----------------------------------------------
9 i8 T4 n: y* m1 T- c7 g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。% F3 d. O. n" H+ b" s
高手们帮看看是神马原因？& o& u% \) c8 F: j8 J' 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
2 n; j( f, O" @" n9 t7 Q0 Z( C6 k% z! y4 G& z6 x1 |+ g+ \
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？
" p+ m1 U% ]! s-------
) v* k  }0 G# p+ R' \- m+ s" t5 s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。
, ~2 l7 F* d. O: Y$ r1 p, G-------1 ?( X0 c6 n: 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 19:233 K0 Z: m& _5 q  G
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？4 h" n  f/ w3 {$ |5 Q" K0 v
-------6 ]3 k' C9 x; l% n  l) |+ j: ~
不好意思， ...
8 s4 d1 ^5 @3 `$ |
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: w: c2 u2 y) T8 J/ x. {1 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
8 ?: D1 Z+ O& S$ I- a* \
雷达 发表于 2023-2-14 21:52; C3 ^% W, |2 R
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: e1 I/ j3 p' _% k; D  j( b
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 ...
6 D4 w/ U9 K$ n% v. |* y; Z: n

, n. x# L& |' r) M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。
9 B- e2 a: ^' C1 f, l' P/ _2 V1 K
4 X2 a) e, C) p1 I2 R) H- \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
6 ~  x0 A. A; l7 {, R$ D
老福 发表于 2023-2-14 22:00- ^, C9 b4 X. l: j3 I$ g& j2 Q  b
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。
7 p" h6 D9 T+ O; v4 O  n9 x8 A( _+ S( e3 V9 o, M9 g
或者把b但的起点改为1试试。 ...
% T# G8 h) X) F. M/ K
9 @( G( j* I/ u  P
你是对的。
" o: M) I; r' f4 w6 b3 a" U6 g; v去掉了随机部分
9 V; Z/ [- Y, [* k' O#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% c# a* u1 i! u* k- |" Qy = (x*27+15).reshape(-1)% q" u' n% B* c4 }0 c8 g* \

3 B  T) u% A+ A, E% g" ^# Q循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了) ?# ~' Q' M  p7 E8 b
w , b! a$ e& v. k/ I) Q& e6 |
27.002620697021484 14.826167106628418
* ~7 j- `) _, g$ E2 u2 E" J6 q$ x6 i9 a
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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