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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 9 o0 n. D5 e' Z% H& X) [

3 i+ I& |, U0 |0 L' ^8 ^  G为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。; P3 S! m2 b  g/ S+ `
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：" M) a4 v7 X" O# j- B& p) ?6 ^
----------------------------------------------
3 t3 X: r, d& gimport torch' s) h/ }2 l( B: F( G8 J3 R
import numpy as np& @% H2 r; F, Q  g9 }
import matplotlib.pyplot as plt
" l6 g  h3 C9 @( X9 n6 z/ Zimport random
3 ?  N; k7 k7 t$ ^8 c
/ r# P- B4 L, x+ X1 h0 W% J" L3 I# O; Sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) G  k# J4 K' Y! q# H5 @, ]0 ]y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=155 t. _3 c8 |% F6 U% \6 H7 c( [

" [; @$ l# ~6 P6 P7 tw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
, B! z, i3 F: }3 w6 N5 Yb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
5 B% z! [  K% [7 `) u
* Z% B$ K/ K& u2 }epochs = 100
* a/ ~! l9 C7 `- ^% h
) f: ]; K% \' P9 F- s1 C' p4 x. ulosses = []  l8 }, W/ H0 v5 d9 n* i
for i in range(epochs):# v4 [9 K. K/ V2 X
  y_pred = (x*w+b)    # 预测. j" C: [/ @# {
  y_pred.reshape(-1)# R/ Q: x) t' B0 _" C
, ^) q, e7 Q! u
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss9 @+ L7 M, G9 w9 {8 W$ E
  losses.append(loss)
* I4 U- d& w$ _. L* f, R5 T  8 ~1 S" h' }" V9 b$ N
  loss.backward() # autograd1 Y2 P) T- I! n( m
  with torch.no_grad():) Y; a( v1 \/ t
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
# L& Y- ~. ~" ]0 I; Q    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 3 M: R+ F% p# j# k" J1 }% |
  w.grad.zero_()  
# U) L( S5 o6 b: _- U  b.grad.zero_()( L  K5 u* t% v, v* g, a* R) D
/ g8 n' _* ^8 j6 S+ L) m
print(w.item(),b.item()) #结果+ R* U- I' n! k0 I
" i& e) C  w3 {) j* |" A" c6 M& r
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
5 g6 _' K7 `& i5 [----------------------------------------------2 X7 r2 i, b1 S* K" b3 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。4 }" P+ w! Y7 C+ F
高手们帮看看是神马原因？
( Q+ x/ H3 c0 g
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 ! L9 ~0 p+ I8 D1 H9 c. l
% L& K  `( W7 \, z% v
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 s2 h, T* f: D& V, [
-------- G+ w0 u! |7 E+ J0 h6 e
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。2 j+ B0 Y' b2 L8 z, p
-------
' y3 Z& R: m4 k* h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/ V# H* j8 L& l7 o% 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？$ c! @- c( _* W0 J  g
-------2 T  U9 _: ?- B/ w* l% A9 _: }
不好意思， ...
% Z0 Z( j! M2 m( F( j" b
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ u1 l5 C) I; Y6 o! \" 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
8 ^# t: ^( t3 J( W6 F
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
' C/ f; U7 V3 o6 w/ r/ q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 @6 u) `2 ]0 K! M
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 ...
8 u2 i& }* y" r* C" N4 \

8 U5 B4 z* L3 b, c+ N: L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。9 B$ R% n( Z4 B  h7 Q
, i- u+ O# P8 i2 ]4 Y
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
1 k; U# ?% A1 e5 |% V- R3 R2 E
老福 发表于 2023-2-14 22:00: q6 J( c# [1 ?- ]4 x$ ]3 c
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。0 S# z: P9 o' N: y! m+ N2 y& }

: c2 h) ~8 d5 h) W2 T5 o0 o或者把b但的起点改为1试试。 ...
- Y# E) N# q& ?$ E

8 w" [/ T9 h( S- U你是对的。
7 Q7 Y/ A1 P! g8 g1 r去掉了随机部分
  R( x' T9 h4 j) N  c- T  P#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
2 f6 n6 b+ z$ i  o% o; Uy = (x*27+15).reshape(-1)
: `& L! o4 [4 p5 h+ }. B. j  @# V0 h2 E2 f- u. y" k# j
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
! [' E' t4 p# F# Kw , b5 F. |$ X) D" M  B+ z
27.002620697021484 14.826167106628418, k6 T& s: H* r; A+ k6 W

1 s/ R1 o8 H  B) D7 a6 G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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