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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
. l: I# w0 f/ r: e) _
. y" t( S7 y3 C/ q- C: I/ F# F为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
, \2 \8 X! V4 A# w1 V& [Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* P6 J/ U$ f6 V1 E
----------------------------------------------5 z' q) Z7 S; \  E* O6 `
import torch0 \9 w! W4 S( ~" m! c8 R
import numpy as np4 b9 f* O4 Y7 M2 I
import matplotlib.pyplot as plt
$ O. b  A% X; v( ?4 }( |% K8 }0 Aimport random; p1 S6 T9 e+ S8 ?: S
/ C9 {3 l1 a4 T; e
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))# |7 L* K! A# d' k( Y6 [
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
3 R7 [; p2 g. S( ]$ t. }1 M% l) z! N- D6 Z0 c) b2 y
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b8 r9 w6 T  z/ v6 m; f- X8 J
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( M/ k9 x8 |9 l; l/ e* n  ?3 M" V2 h8 K8 |
epochs = 1009 V, c6 j; X. ?$ A" B% P" V& z: A
2 x0 u' `4 m. n2 O
losses = []
  |  R! T0 s% U5 t, P0 y" Qfor i in range(epochs):
; u  v, \3 @2 r+ s  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; A* W8 u$ u0 s; m& C3 c  U- Y  y_pred.reshape(-1)3 u$ [2 M+ b% q! X2 ?

3 a4 w# ?4 J9 n/ I- G& c  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss) T9 X8 F- |, d% [! ^( U0 F
  losses.append(loss)
% h8 Y* f2 U( u7 m9 i  
! b: Z+ }* |5 i! K4 e  loss.backward() # autograd
( e6 v, q- }9 b9 y& W" J7 ~  with torch.no_grad():
4 ~! a2 f1 M- N/ g4 G/ A7 B    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w' r8 x) U. X0 Z# E
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 k" K4 B7 V# K9 {# ?% a( Z  w.grad.zero_()  " B" a: U/ N9 p, u' c- X
  b.grad.zero_()
* m( Z6 J" i% |& k, O: n) n* L
- P7 X  [' T% lprint(w.item(),b.item()) #结果
8 a9 f' r! T* o4 ^6 O
3 r- [6 q4 j, D* H) H% K  H. NOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625' @, W. \: k) l+ I8 C# |3 w! U
----------------------------------------------
8 m2 O* D! C$ k  F* a6 `/ n% P0 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。' ?: m( y+ I/ n3 W5 u
高手们帮看看是神马原因？6 K# V1 e1 h' x' |
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
* J7 Q: [5 p. l2 _4 U) r% t3 @! x) {, O5 q
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？
) C1 Z6 l) f; L-------8 D5 l3 u# [8 O
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。
' j/ ^- O* \  L0 j  P-------9 A# b# |& V8 u. h( z+ X& _: `
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
. n/ `2 D' ?4 e3 V2 a# l! S: _+ T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 q& P4 ^5 G" R7 A! f. _& }
-------  G" l5 b' n  s0 P$ W
不好意思， ...
8 P2 f1 d& a  b9 ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
2 U  @- K  K" ~: B* 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 % H) o7 `7 F  H: `4 j8 d' x
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% p, k9 l2 D, M( R+ K
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
  E" ^% X1 k0 h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 ...

" X6 {6 `0 K( j; u& S$ u# s
5 e! M/ o5 o: B  s6 B" R. 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。4 O0 H( P  S, j5 H; u' K7 r
- M0 h$ `* P+ F6 p* E
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
0 s- Z6 X6 T8 u( b7 y6 {* M
老福 发表于 2023-2-14 22:00
; c: V" {6 t  v: A! }) n6 M$ {# 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。
  i, |8 S( `' Q% S
: j% G4 I6 C0 U9 u  v: E2 y或者把b但的起点改为1试试。 ...

2 ^& X$ b* B* p4 h
. K' j( x6 D' A3 g  w, c# Y你是对的。
4 h5 V6 j1 ~3 P9 ]: d1 I去掉了随机部分: @) H1 x$ U2 R. e& l/ F4 u" ?
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)! U& @  m& S. a) f3 a
y = (x*27+15).reshape(-1)
& k: G7 Z8 n! W: V" y  f
7 [* p$ u" u0 Z# {' z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了+ E; G  ]- H! L( y
w , b
: H- R+ I1 E/ p$ x$ T' {27.002620697021484 14.8261671066284184 T% J: g1 h( K; I
- C' T  r( p* [9 o" w/ Z0 R! T. K
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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