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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
6 N7 A* @6 u: u8 o5 ^  ^
3 B$ t4 k( p- P, {3 q6 ?6 ~为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
8 g' P% B/ k3 e, @4 MPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
4 a4 `, i. i+ ^! j/ Q) `1 X----------------------------------------------% ^: `7 \: W1 |. c' I- |8 s: V
import torch
. d4 F& k0 ^9 ^! W( zimport numpy as np
: O% D( t+ f" X7 j% e, cimport matplotlib.pyplot as plt  O- O. a9 c! q$ \5 e
import random
3 [# e3 j3 B. F% A$ I
$ Q. D, c+ T" c& u0 E: N0 a2 M) `x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))* E: R; z: x2 M4 n7 `) D1 C: V
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ H( ?# E9 z- n9 N( G
1 m% a, b0 W+ W/ v) h; Y% m8 ~- Jw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b% r, ]0 |7 k7 L' m, D% A: N2 u
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
  ^; y9 a! s, n) |
" r( K; A  ~& t" f0 }# D3 Lepochs = 100
, `- X; N& b4 M  G* p* p/ ^- R3 A2 A$ }% T" j: Y* b
losses = []
: R! T, I) [; Q  I5 nfor i in range(epochs):
3 V  k/ Z& i3 K1 y  y_pred = (x*w+b)    # 预测3 T0 g9 h" k( G: ]
  y_pred.reshape(-1)
/ y( J  p0 `6 [1 ]2 H7 d 2 x- K; z; M. `: H8 Z
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss3 w3 B  X( s- V5 @2 ]" u1 F3 j  T
  losses.append(loss)/ f* u4 g0 l! f  F# j
  : P0 k' ]& P( H5 a2 j* [7 ]
  loss.backward() # autograd2 Z9 D) d( k" r5 I
  with torch.no_grad():! y  a0 b8 }$ J( I5 c
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w- X# ]  p: V+ ^4 ?9 k. H! K
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 7 |3 }- h/ x7 @: r# h5 ]
  w.grad.zero_()  2 J" u* |. x3 R. Y0 Q  \. F5 |; `
  b.grad.zero_()
' n6 L. g3 u; g0 p3 z& K* E9 A# T- D0 h  o( [' X/ X: H; }9 ]  j
print(w.item(),b.item()) #结果
* B( Q9 S, W1 ?; k5 H  Q. w
2 j7 n9 R, l+ o# Q$ sOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625# V3 Y+ }5 G2 D" E: a
----------------------------------------------
# z5 ?( Y7 V( r: m$ j3 G6 u) 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。
& ]- n+ m- }& A  [: f/ p1 l高手们帮看看是神马原因？
' z5 J6 ?# C# K3 H* @9 @
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 ( I( i$ w4 ^, U6 s% s

' z* I/ X2 i$ ?8 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？
$ s! y) `/ x2 g2 h- u. Q) i+ E/ A-------/ N# \8 D& u7 M+ b, u! X# M
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。5 R% z% E* C' Y) u& F$ g& }$ y
-------
1 G% k# H, e- C. W3 B1 P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 j. W6 n' P7 z5 L% r# F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？; u/ x8 i3 B$ ?* q
-------2 _: l' |# e' Y- b' B; a
不好意思， ...
/ R8 `% |3 C  N3 D+ z# c% T
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( ]. ], @- q# V! O0 R+ F1 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
& W. ~9 I8 j! |$ q
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
' j. K7 P- Q; i' Q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 Q/ p3 @& X. a; 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 ...

7 l# J; r  ^9 t# U* ?) w
8 r) Y" s  c2 ?& O8 T$ s* ^5 N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。
6 G8 A; ~, t3 ]2 \  v- m! T( X# T& R; V+ g
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
7 P5 [1 S) z- @' M1 V' f
老福 发表于 2023-2-14 22:00
3 I7 j5 |. \; L/ R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。! l0 V$ h9 w4 U/ R1 d3 K
: o# d3 W# @* s, [( S0 y
或者把b但的起点改为1试试。 ...

4 R5 H, X$ t' O+ J
) F6 D. R1 h. ~& ]* D0 X你是对的。" a& O5 y: J6 _* w& e6 |5 b# F
去掉了随机部分
3 W8 I$ a% \- R1 o3 i#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
$ O) o: O2 M1 E' g6 K* ny = (x*27+15).reshape(-1)
* z* u, j% u% W3 Y! d$ m2 R9 M: E& X6 ^8 V1 r
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了$ V( ^, {) m9 T7 @( r5 @  C' F1 V. b
w , b
$ Z) a, r/ ?8 a" S  X: I27.002620697021484 14.826167106628418) Y7 i* x9 J  E) J: ]

& w/ m/ _+ @+ {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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