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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
8 m4 \6 m+ D! ^; a; U5 t! D% y8 g" J  j( b# c4 h0 D
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。" u) C- c- n$ z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
# D) a5 @7 b1 ]' @" M- w----------------------------------------------! x4 v" D% h: s
import torch
( C& h" x2 U7 D! o& _1 s, Z6 qimport numpy as np
/ D, K6 f4 d- v- F9 l1 [import matplotlib.pyplot as plt/ ]8 @* `. r6 T( Y1 z! M
import random
  N2 P1 M- _2 s4 J8 k
' y/ ]; f# `- B6 ~% V2 s3 \x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
4 [9 D. m2 A2 f- G& j8 Qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- |; H/ x& ^% v( l! Z7 }! e
: o" R. S! c+ T7 H4 _6 bw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b6 [6 k4 i' K9 Q( k8 n
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)4 y2 `+ n& S4 X  D# d" V

8 y" O9 U% |6 T9 e, Wepochs = 100
  k- d( J, X: t) j+ G7 B1 _; \
# C5 S! M" f2 n0 {6 T6 flosses = []+ b* x/ D2 P2 s3 y1 g3 T( k* p
for i in range(epochs):' K0 R+ S7 C9 b2 w# l& c
  y_pred = (x*w+b)    # 预测( I3 N7 o0 E7 `( @, Q! ^
  y_pred.reshape(-1)8 [4 K& S- P, w. K( @1 ~
  x9 F( s: a& j
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss8 g) y# O  `$ r. ^: x/ r( \3 _6 u
  losses.append(loss)2 Y  e0 k2 @: y* L  t6 q8 ?1 n2 i( i
  
& }9 e2 h: W; R, `( h1 J9 t+ V  loss.backward() # autograd# N  M* s& x& G6 o+ Q: }6 a
  with torch.no_grad():
4 S9 E% V+ R, |$ Q8 c1 c    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w8 F8 c& N* z+ ]* G8 H! \
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
0 S) J5 T0 q' q1 l2 ~1 t* `6 D  w.grad.zero_()  & l9 K2 B' g7 w0 q5 \% ?# {7 a
  b.grad.zero_()( @1 X5 y( v6 E, n: s, G- k1 J

4 @! ~6 S4 t6 f+ }! Dprint(w.item(),b.item()) #结果4 o5 S* L7 O" s: g5 L

! V7 b# @" ~) T) m; y2 kOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625/ \, n  r& m! i6 b
----------------------------------------------6 L$ H+ ~" o$ O" k0 O8 Z
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。
- Q6 A, Y! c5 {2 g. e* q  j高手们帮看看是神马原因？1 X. u5 ~: |( ]
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 ?2 X* R$ Y9 J+ L4 ~& X/ ^0 A; P' p% _4 I; P9 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？
9 ~5 A2 ~- |' G3 f' B8 [4 w-------9 ~# ?$ [  y6 G; h. \3 O( d& K4 _
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& z, H4 |' M, J+ x
-------
6 A8 l8 z/ g) A( ]; S0 u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* g1 S' }# I7 `4 n" ]( q- ~4 O
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？
. Q  V! g/ c1 L; Z- p-------
; a# f0 s; c' Y5 A' |不好意思， ...
! v6 A  \( `6 w3 K' ?1 B+ ^1 @7 X  P- n
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 a& Q& _5 W/ G# {& R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 ! o0 o6 q6 ^/ p3 }7 B0 l
雷达 发表于 2023-2-14 21:52+ f2 {( r: [2 ~$ C( l  n1 @
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, f% M/ Q2 d+ I! u; g2 e4 C% C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 ...
. _5 o6 \  z  @* D# x6 |# g
: C: x3 [- ?- Y. I7 N2 y) Y
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。3 `, G9 O0 M9 C( r8 I

5 l$ X7 d% ~2 V5 [$ r* N! y9 u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 - y! ^- R' T+ P' f6 W  U
老福 发表于 2023-2-14 22:00
; m& Q( q4 f' {, j) p, 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。& z/ o6 j' q; f3 G6 g( ]/ h

1 E+ v4 V" A6 S* f( K或者把b但的起点改为1试试。 ...

# {: u8 E5 P4 M- f/ `1 j. @) C5 K: a6 _7 C& W! o& P# ~
你是对的。4 O. v- M$ }9 M
去掉了随机部分# U4 I1 {7 ^" ?  {& ]) `* D6 [
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 Z+ ]# [( c4 k6 S0 D) `1 U1 G
y = (x*27+15).reshape(-1)8 o: i8 r* x# Q- }1 Z5 I

" s/ {. I0 p  S8 D8 z( e7 Q# Z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了! r/ c: p( j3 `. z
w , b
) m+ c  ^1 ?" g% l4 o27.002620697021484 14.8261671066284186 H  A( B2 ?+ F" Y: P. w# }

- s8 L" e: v) D9 [% \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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