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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 y6 x0 {5 g# @6 k* u* L
" {5 u" m* k. H' \$ D, S. q为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。; H. w, L! U6 j
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：7 [+ D& ~( C1 B! L
----------------------------------------------
% X2 X; ^9 o5 p2 [* x/ j; U3 p/ N3 Fimport torch
/ ]" D4 L- O) e) z. v- kimport numpy as np
0 q6 y. N" k" u2 [% U; c6 fimport matplotlib.pyplot as plt
) |. r, R# u" O: W* W8 w5 _5 bimport random0 r/ ^4 X0 ^; W' U# I, f

; Y  b0 \1 Q9 m2 @, z7 Zx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), |4 A5 n2 {7 S! x" A
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15' ^, p& u2 n# M3 w
) ~) {# o5 W; N( W. m2 r
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
; P# k6 C, F3 @' @) Bb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)9 A) C3 A3 j7 v$ |4 b7 o
% ?  M5 L7 \) U" V# `* s4 F
epochs = 100
7 c0 j6 x* g4 P! M. x5 P
. g4 K5 p1 \! M, alosses = []
' Z+ g7 M- c; Y+ M) C0 Rfor i in range(epochs):
2 q( T6 @+ u3 M2 m3 s  y_pred = (x*w+b)    # 预测. u- u# j9 Z6 I
  y_pred.reshape(-1)# C- m: e" ~- D. b) T
9 s2 C" t4 A& H- @9 g
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss% I- u  k) I3 a' Q; G, u
  losses.append(loss)
0 o' V/ O9 ~. a/ I4 A  
' M( B3 @; n+ w, Q1 _  loss.backward() # autograd
0 p0 }* _8 q7 _0 U  with torch.no_grad():0 k* e# x2 v" W  `0 I* F. F
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ e* J7 z/ H8 y4 z" w- G/ y9 c    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
5 K8 \& k! d8 J& [' u0 f  w.grad.zero_()  
" P& i9 H4 R* j* ]. p7 m5 U  b.grad.zero_()
% c8 I$ M( f* }8 N- n, d; f5 X% y  \, |5 F7 ^" w$ Z
print(w.item(),b.item()) #结果" N8 p% W/ ?+ C4 v# B. h5 e
1 r3 Z7 O3 h- O/ N' A: A. Q
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625# L/ @; E5 E6 C& k
----------------------------------------------0 A+ x! l: w; t; e5 q& R  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。5 m8 \5 E' e7 i
高手们帮看看是神马原因？' Y7 b9 j' F2 ~/ E( H2 [$ n
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 # Q1 H5 A# g$ t$ h  |0 @
1 C. \6 [- z" X
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？* K' d) J% m7 V/ m: e
-------
  o) P5 c8 {* q3 y  `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。
9 i6 I$ Z0 M, F. |- W4 C-------
9 N, m1 p9 x  Y2 ~6 e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
1 a# @3 H) J8 {$ [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？. j& ]0 x, m/ w9 J4 Z+ O
-------
! B2 F, }3 \) s* M; ^$ L不好意思， ...

) w, z3 k3 i6 R/ r! H: p3 E谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
- l$ w" [* n% I0 d' D' \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 0 `4 X8 S! ]+ D( Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
3 u# Y' \' X7 J谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: Y9 ^# S* q$ B( I0 I& W) w
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 ...

1 D0 _+ M6 g8 {' E/ t7 v/ D0 l6 P/ u2 M+ 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。7 N9 ~( a! c3 [2 T5 J

6 s+ r4 y4 k& b, P0 k: k1 }; g, F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 j8 @6 Z8 o$ s+ G: t. s: H
老福 发表于 2023-2-14 22:00
* ~6 w5 j( Z* T" ~! i5 b9 q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+ \& F5 g  F' d$ U7 s6 x1 H" L" K( [9 R. \: e6 N! r
或者把b但的起点改为1试试。 ...

* _, g( G0 c& b/ A) O% z
* p6 _0 n  x6 _' {% L9 a  q: j' H你是对的。
# s' b/ ?6 K' V* r% V6 j去掉了随机部分. Z% U+ o6 Y* w& C: J3 k6 \, e6 f
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)1 e. C# t) A6 @6 m
y = (x*27+15).reshape(-1)
; e, Q- Z3 M1 r; _
2 v5 e& F% J" y! P循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了; \2 v1 a/ S9 K* D4 T* k! h3 |
w , b
' W& s' A4 t/ i* U27.002620697021484 14.826167106628418
; D/ E& x) j# `; \  _
/ b' O8 u# M$ n9 y6 g1 V7 I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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