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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
# v) i+ g- A+ z+ w0 o2 B
2 G3 j4 R% `$ A5 `为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
- n7 \) ?$ {9 S' ?: F! Z2 yPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. z% X; k( [" @, X
----------------------------------------------
/ r/ i/ d, \' E4 Eimport torch& R1 b: d; u) S3 m" a* }" n
import numpy as np7 ]7 n9 `. J3 h$ |8 N- ?: q
import matplotlib.pyplot as plt+ C& T( |' [0 t1 A' @2 @8 r
import random
# {- q, X9 a1 l9 P0 d8 o5 K! L4 l$ F. v' I8 ~3 _
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 |- Y: a9 f  q- o$ r! x: T, ?2 Py = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15- a: Z  X+ o& `* T- Z

; `; V# o- f( k" `% uw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
( y* S& v" W: i0 t5 sb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) V$ p  l+ T& W. _

6 \) f* v% r8 W5 J2 Vepochs = 100. m; w9 Y/ j; }, Z4 ~0 k
4 X! _6 ]0 u- [. t. q4 z
losses = []: `7 `! e' b1 d! h! O$ i) |! C3 P/ R
for i in range(epochs):- G9 U0 G9 s1 A+ d. ^+ Q
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
+ L% l, y- V! a) B; E2 w9 P  v  y_pred.reshape(-1)) ?3 R0 W" M- C/ Y" r3 s: o

3 }: f. c5 W6 ^  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss5 S! B  {2 V7 d# f: b8 f
  losses.append(loss)0 Q( f8 p6 P: p5 t
  
: g8 l4 o3 d4 c9 T5 F  loss.backward() # autograd/ g5 J1 {, w5 x! I
  with torch.no_grad():- F! d1 W7 p: o) }
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
! C% g% T4 M, e1 j5 J+ i    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
2 w0 d- Q! h0 u. q" z. h  w.grad.zero_()  + e3 \* d8 w) W* r- l
  b.grad.zero_()
9 u6 h$ Y8 t; @9 B0 ^8 H
  |0 W  i3 _" O7 `3 xprint(w.item(),b.item()) #结果
" o( R, q3 {& [6 E! x7 E+ i7 D) u! ~" q% [2 a
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
. _$ R# f( A5 f) J----------------------------------------------
2 ~! |0 ]' P/ b& ]6 Y2 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。
1 j. w! t/ j3 f: N2 g高手们帮看看是神马原因？
) _( s" v  M& O) P( W. J' Z$ R. K
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 1 l; C, I4 p2 F! |3 S
0 K/ B% }, K7 {9 ]9 Y2 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？3 G( F# Z) T3 g9 x, g) ^
-------
3 E' C: p- K( L) M" G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。" J4 h5 w7 `) p7 x% R' Y. P
-------
7 y7 x8 O2 r$ \3 T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; Q+ \. t  k2 Y1 a+ h4 L6 {# ~
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？/ I. g' l, `+ b  s5 t* _
-------
. {' J& H# F+ o% E* `不好意思， ...

, M1 g1 y% N! y+ X" i谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" e- y# e! }3 x# 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 , m9 g& V# c  j4 D0 W
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
! x& g4 L* L" i' C, v, A谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 M2 u0 v8 Q! c( {3 q; S
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 ...
; ~/ C8 ^& ?: H
  S8 O0 q  M1 r! d2 W$ U' G
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. e1 j% V+ p0 ^# \* g0 ?
  a6 l1 V$ _* A- F5 ]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 9 B# f, \. z' R' X8 U
老福 发表于 2023-2-14 22:00
2 k1 v/ J/ Z1 `& X* 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。5 B9 Q9 j' x* X
0 H: d4 j) I. r9 V- U
或者把b但的起点改为1试试。 ...

) ?0 u# j! ]4 o" g/ f7 [4 D3 o0 ~, o' L
你是对的。' j4 \+ h7 Q7 D' |$ z4 l; J
去掉了随机部分
5 |0 T3 d4 H# V7 u#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
& k6 a3 H8 X" @0 J. W! \9 Ty = (x*27+15).reshape(-1)$ r+ |5 C4 \- g7 l1 d5 O. q  {! {

5 H. @* B: E! Y9 f) T5 j循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了% y% x6 k6 y8 ?' h: I- `' ~  ~
w , b& a! q. d& l- N8 ?+ r/ I
27.002620697021484 14.826167106628418
( [+ b4 E2 a) q0 k9 }' b4 z4 U4 ]
  y3 `5 o$ O% `! J- e7 {( d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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