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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 + d. N8 @( K/ h* j. N, J; v
6 y* f6 {: W+ |4 ^2 Z! x+ R; M: x8 R
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。2 t: e3 G# @5 ^2 L0 ]+ z; Z+ `$ `; h
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
/ A5 P* i3 w4 J6 D----------------------------------------------; T! U2 H: E% N
import torch1 l% T+ J, c4 [" E
import numpy as np" d- V% R  V- K. U: ]
import matplotlib.pyplot as plt% V1 c6 q( w4 \9 X' k# z) Y& L
import random; R' ]5 f9 O" T: y

0 n; E2 [7 A7 p6 s3 K$ zx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))& R/ l+ c. t" N( ]9 x1 g! n3 P
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
) x9 O! `. b) M) I& J* \, @& v( v& }7 J% K
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
) \  B% c7 g2 Q3 C1 T9 Ib = torch.tensor(0.,requires_grad=True)# C9 C! d( H1 H2 m+ j# \
- k6 q3 V7 g4 `9 n
epochs = 100
$ ^4 _- f) [" z
) \: }8 k& x4 E; _losses = [], }. f( E7 T1 s, A: D7 E
for i in range(epochs):2 I# |; i' o; m6 Z: ~0 i2 d4 h
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
% i( K" P" |: o4 s% d7 F4 Z! y$ H: o  y_pred.reshape(-1)7 B8 i/ y' |* X

: R% C( Z- g# C( o$ }. f. G/ b5 Q  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss$ k. f. u! w) F; y, c( f
  losses.append(loss)7 n' M/ S' }7 [8 K
  7 F% t+ U2 T3 ]& D, e# O5 D
  loss.backward() # autograd9 _. X9 u+ Z3 ^8 U0 q/ z
  with torch.no_grad():/ H& _9 y$ e: w8 `& l* ^. }
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
: w) `* i) l# p3 m, B    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ( E$ T6 H3 E: J! z6 V* z
  w.grad.zero_()  8 f& b( k, P) W8 A2 y: K* Q6 ?; {
  b.grad.zero_()  d1 d* p8 P% j1 v

" y& d5 P8 ~7 g: W9 y- n0 Oprint(w.item(),b.item()) #结果. z% D' B3 j' D" x7 M( T; L5 _
: h% |( k3 x. Q, @5 G4 w$ N, G8 h. o! y
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625) T8 w4 _2 U) w6 o; L* K
----------------------------------------------5 r" K  f2 x; h4 O  @
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( }: g  F/ u4 @+ L
高手们帮看看是神马原因？8 p; J: p' @3 J! \
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
$ ]* e" y9 M  `. i& S* O3 c
7 B; h; e# S9 M, S$ j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？
2 y* m& S+ G+ F, k: I9 D-------
- d! f0 l) f/ j5 ^+ E6 ?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。- Q) R' R8 a6 \& \4 k$ k) f* v
-------% Y) T6 T) o) H+ a0 E+ Q5 R8 a8 ~0 B
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
; T, |  A: j4 ]* H: k" 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？7 y# t) m& C4 R2 n0 Y
-------$ k8 ^" k8 m3 x* P" A
不好意思， ...
! Q8 X' F7 n9 T, a6 S
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# J: e- A  s5 h1 |0 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 9 e, B( p- A* O  J9 \$ L7 G
雷达 发表于 2023-2-14 21:52, I. r# i/ ]* i+ V
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" k  R' G9 j6 d$ V0 X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 L* a4 M5 s- o

3 ?  d0 r7 D5 l3 `% @0 T2 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。$ S' s1 ]/ A, |7 U, A

) y1 f2 @& L7 X  m' Y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 * b$ Y1 b% W8 D( S. G& z; ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00, l2 g7 O0 L( F& B8 [0 `
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。4 g- ?7 L; ?9 {

5 D) h7 I  j) f1 `" W或者把b但的起点改为1试试。 ...

. Y; k0 M4 k; `  ]6 w* C3 @
6 M* }' q% G& r  l; ^- j+ K5 O7 B你是对的。
2 P/ t% Y6 X/ [! T' [% O去掉了随机部分
0 I; r) a  n0 y! m  |& u+ ~#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)7 j, ^5 C: Q" m  h# [( ^* s+ |/ ?0 R
y = (x*27+15).reshape(-1)
' G- t% ~) `) }( Q8 j$ o
( B" d  t2 S/ I3 E" [+ P6 m循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( V2 b5 @# Q- }4 W: R+ Kw , b$ c3 ]' u+ C$ O& c2 @/ c3 W. y4 s
27.002620697021484 14.826167106628418
+ g- g3 `6 W8 v  z$ K: V4 v) f/ u6 ?' X4 L; v" y8 b# w9 L
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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