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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 7 M0 G' g* j" ~! v3 H, z
! r# T" |& t9 i, P& f9 x
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
+ H6 u6 j7 ?' v1 ]: o4 ]Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
* x- F% ]5 G5 f  z0 v/ A; M----------------------------------------------, i, J* `& T1 i5 I5 u2 m2 h9 v
import torch, R& b8 ~8 D# K, S6 O; s9 P2 z
import numpy as np: \/ r. R: @, a/ ^0 U1 t
import matplotlib.pyplot as plt
4 R( U% T& ?+ {- {, l% V4 Kimport random
% m5 v- t7 a4 p# ?- r! E( x1 R8 t  C9 l* q
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))7 v0 h6 k! M4 M% E. r1 a
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
+ `: D. G. a+ n$ j: e$ U  K; P4 |' N
. X# k8 w1 F2 t( {0 kw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b: c" {- R7 D* c: t+ @
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)8 c& B. T3 u: ]; c

: ^. X4 |1 b1 v! T: k( L  o2 Nepochs = 100) y% }& K8 X/ W  Q& Z9 Y

1 q' K0 u. K, f; P6 Alosses = []8 ?$ m$ X* i$ B1 n; p  H6 F
for i in range(epochs):
1 a' \7 }) F5 r6 H1 v  y_pred = (x*w+b)    # 预测
4 J( Y$ D9 n1 H: \0 Z' y  y_pred.reshape(-1)
! h$ E0 _$ V4 N) V - M5 k9 m% |3 X# _
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
% ~% T) j. c1 o) {  losses.append(loss)+ G2 V2 J+ ?$ [( f
  6 N' m; y! h7 H
  loss.backward() # autograd
6 W$ N( P6 S; ?  with torch.no_grad():. b, ~5 H. z5 n5 @4 d
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
6 S/ Q9 F/ j, D. l) p    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
7 W6 J* Z  u3 V; A' r  w.grad.zero_()  
+ S0 `! y, K7 x, v# ~! t  b.grad.zero_()3 S6 Q6 t0 s: a( D( {8 \

# L- E$ g1 X( W3 ]/ `. rprint(w.item(),b.item()) #结果
2 G! O& h( J. [! B) f
+ P" U% w) l# J! d. GOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625/ y9 Q# Y8 \9 U: T" b' h6 A
----------------------------------------------
( M  T2 \: ^  `# E% r" f! M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。2 B/ \( N7 c! R! i$ J3 ^  C1 }) R
高手们帮看看是神马原因？
' G! ~8 P; O% d1 _9 j. K# o
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 * g4 I2 G- P8 G, t% }

* t& c3 k7 B2 F: {1 r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？' b! s' u( @3 Q2 n7 t
-------
2 j$ Y, D; k& y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。
! f# n- H8 O  w; ^7 b/ w0 \-------
2 e/ `3 W4 G4 T, H7 R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
# O7 l1 v4 o- G( L  x8 Z' K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？
8 u3 C2 I5 m; ?6 i1 m  k9 i% d-------
% L3 a7 x6 Y* p1 ]不好意思， ...

3 V0 P) S& |6 D& z4 b$ d9 _9 Y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 u0 h- h2 M) C( G! J+ J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
/ ]. i7 X4 g7 z2 H
雷达 发表于 2023-2-14 21:52  B* f9 W/ n2 f2 ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 |/ L4 t& A3 z. [# t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 ...
* T) C' ^+ N: \7 H" _

5 b, E4 L& W) i) |; F$ G  z# 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。4 c9 w. q) O- f1 [2 T/ W

' R8 ~& t" w; W1 U4 B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 5 p, L6 i5 d1 i  U  c2 S
老福 发表于 2023-2-14 22:008 e' y; Y) j9 r1 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。8 {1 v  ?7 H7 k

2 y+ U) ^3 v* S或者把b但的起点改为1试试。 ...

1 L4 M. c1 R, V9 a
# K- k  a' i) S" o2 _你是对的。
( M% y9 v, W( \! C去掉了随机部分
- a8 a, [# e, J  a5 k" m  h#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
1 S, d7 b! Z' d0 ^, c4 l) `4 by = (x*27+15).reshape(-1)
+ E5 }% N1 E( m6 u2 g# s9 U
8 [# \, q( [6 x9 \6 E循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
! x0 p, S/ A( y- |$ nw , b
* _" a- A& I& g: E+ f) h27.002620697021484 14.826167106628418
3 Q7 h& z) j: B% i$ l6 C
, ?4 w* ]0 ^( ]. L* g3 i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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