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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 L+ h7 t' j2 H' _; M1 b* y
3 n: \/ I- G# C7 c为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。0 n- F6 O; X% A* ^( \( ]- R: n
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：' t2 R8 O% U% I0 V& k7 [
----------------------------------------------+ v, M/ R( A3 r) o
import torch
  @' H) h& d& t0 t- b! ximport numpy as np( f: [: Z) L& y' {9 B7 H9 {
import matplotlib.pyplot as plt0 k0 w: _! n+ d
import random
/ {3 Q/ ^3 O. T5 q6 X6 K8 `$ w$ T- h4 |9 C; _0 k) G% d
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))! l* F9 @( d" p
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=152 F$ e4 ~: L* S
/ f2 L8 Y! J8 ]- e) |( Z% P
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b2 r; a* H9 T( _7 J) g2 f
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 s" Q, D9 T9 C9 t- s
5 W. [- e9 L+ i0 e9 n9 e5 yepochs = 100; m2 N) s9 x' ]3 v& a8 I

8 i% h/ [6 q6 _# X) e0 glosses = []) ^- P4 ~  T* A; l/ r5 O
for i in range(epochs):3 n& a: {: F9 g8 Q! U+ {9 Z5 o$ S
  y_pred = (x*w+b)    # 预测$ L5 K, t4 D' ~' U* J
  y_pred.reshape(-1); a5 A" }1 c6 `  O) h5 j
. b% H9 i% L. Z) n4 S. Q6 A
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
' i$ s4 a& u. z, G  losses.append(loss)3 b# |( |+ \5 p
  
+ e9 v3 Q, ]( ]4 K  @' B  loss.backward() # autograd
  ?8 S. u: R, R0 Z  with torch.no_grad():
0 e6 O* [/ p+ H3 D4 C3 V    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w; G  f3 o$ i' c5 N! R, u) T- V; S
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ) C0 ^' H  V0 B/ c/ z
  w.grad.zero_()  
. H/ Z8 W# Y3 ]. p% V  b.grad.zero_()$ _: B6 M; y8 K* l  m. A

/ b1 H: N0 D+ l% fprint(w.item(),b.item()) #结果
' x7 E9 ^" H; J: k/ u+ N6 l: q! A% W! f* ?3 c
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625! A# I) w- z% C) b
----------------------------------------------* g1 L+ B. E1 S& s) Q, \% q" d' S
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。
% S' v1 F+ {: e0 j/ `高手们帮看看是神马原因？
7 @0 G+ ~  t; I; o3 t' \3 R% [
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
8 Z4 D0 J4 L  m( Z5 r+ u& n' ]6 l- h( j1 W
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？0 k6 P4 k: W( O
-------
$ z1 [0 d! {2 {8 r6 {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。+ A  v2 @* |9 y; A) O, S* V+ |) E
-------
/ R# o7 t) {! b) I7 z+ K$ @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 p$ w5 A* k& t, p& h- 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？) @' ], R0 \1 K: o2 E2 j4 B
-------. |' g( E4 b/ b
不好意思， ...
9 C7 v( H3 {# V+ ~5 W* [) t9 ~
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. `% P. C6 I4 L- B- P7 o# u
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
$ ]+ L+ n, B  d7 @" s  V8 Q# h
雷达 发表于 2023-2-14 21:520 W- Y1 p8 [$ L! \& @, ?4 t
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 L9 A0 T, z6 E4 S  k3 M) N
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 ...
( H4 U' l( p- W
& a  ~1 h/ M# l$ U: P' 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。
: M2 Y( D. ?$ F) T. d7 `  h) E, U) G  L
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 : j" K: @7 R* V/ U
老福 发表于 2023-2-14 22:00
) Z8 H7 O3 W6 I; |. o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。8 v. w  q" h& Y0 u
" v8 l( V+ r8 u* u0 F& h" D
或者把b但的起点改为1试试。 ...

  q& u2 I. ^4 C( J" V5 q: A
5 L  _2 o) V* t  t: _你是对的。
" H! ]3 M# V. ^8 G$ z去掉了随机部分! f& p( H9 s: k8 K- }+ {
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)1 p/ o! V% P0 N9 x; r& `
y = (x*27+15).reshape(-1)- `8 v0 X/ U$ \: F' H0 B7 {

% s2 z. d- |* W3 Z3 W. z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
2 w$ R, X, W+ tw , b
4 X9 w5 k& v+ Q/ W, v$ k27.002620697021484 14.826167106628418
2 z! w5 @  L5 w
, A( g, ~  D' Q( 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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