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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 # m, ~5 |, K6 V2 k: e
' z4 N/ t" e  g& P+ Z" ~
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 n1 u9 C7 W' S/ m
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：% `1 M1 b$ U0 Z/ @. L8 G: e
----------------------------------------------6 E* \! X  ?5 h- _& y
import torch
, i- ^9 Q: ]/ Y: A# W8 Rimport numpy as np
6 @6 }8 [* X6 |( C- G7 wimport matplotlib.pyplot as plt
) Y) x( k$ Z( T3 jimport random6 D! s2 z9 H7 u' _7 I; V; v2 q% x

3 A8 r: ~& \' f5 G" l) B8 M& a% Y& ^7 Gx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
  x: b0 B. G1 n. Wy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
! U* y3 a! ?6 ^& s" l
$ Z5 w2 E/ H. i# f1 ow = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
" t# L' V& k, c. ~0 G& tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)4 \; r3 s7 R" Q8 O

/ \- c+ J! o+ ?( z( mepochs = 100( f/ ?4 S4 U4 e- R/ R
. ?% ~) F/ t+ m+ A' Q# }
losses = []6 R5 |3 d8 q1 u# v; ?
for i in range(epochs):
+ X' U. u/ f# h9 O5 F  y_pred = (x*w+b)    # 预测
6 s' [7 N( ~! U! S5 T& D. O  y_pred.reshape(-1)) b" L6 u: g- D3 O  q, U- i. p4 [
' I# S8 C- b* y$ _! F
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
/ B2 W& U' c9 ^1 G$ w' N  losses.append(loss)9 A; `& r$ C# r$ m& z9 K8 n& J" Q
  " N9 I: p: h( z* z+ Z% b
  loss.backward() # autograd$ h  f& h+ D2 Z4 g" j, F0 |
  with torch.no_grad():
0 f: L! ~& O3 N& h# A* d    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w& C3 O1 z  I) y3 h3 w* l, h: u
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 D! `+ `! u, a9 ^  ^% m  w.grad.zero_()  
) r( E$ x: J7 u  d# v# x  b.grad.zero_()4 k6 H% W: x0 x; \+ |8 Z& F

! d. V9 Z% w" ?# U+ q( E- T, Wprint(w.item(),b.item()) #结果# n+ v6 k' k, x9 r! T
: F9 g7 V( W- Q& q. v* z
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
! K. E: ]" ^8 y1 j$ X9 Y6 s----------------------------------------------  w/ E, z5 B4 A7 Y# O  i/ A9 T
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。
! W/ H5 u& q8 }: {6 g高手们帮看看是神马原因？
" s$ H; t0 S8 w" A, \7 A1 @. v
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
5 @0 U0 s& b# c. i: P. ?8 W+ q" {. D$ R% V: |9 A
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？
, U6 x' W3 W; |' |1 }5 Q: l/ C-------- r' i1 f5 `2 K. @. Q- _  W
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。
/ e; `7 L# I+ v$ R; t# {5 C$ f-------
. L: d6 Y% }' k8 K. 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& M/ n8 }7 T* ?4 D
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 g6 y4 I+ k. G
-------
& c+ l7 \4 t- |0 Q, n. g- H不好意思， ...

0 {0 c/ r% c+ a3 j( f" `谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: ^$ u5 c+ \' I6 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 ! U, k/ w* S% [2 c/ p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
# v& S3 \& g% B9 k: m! `谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% r$ @. Z  L/ q9 L
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 ...

* I+ T  [6 J. d, }. c  m+ H" [/ j5 Q2 x- c+ a0 H' v$ M  t! l4 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。
" q# R3 h; Z% d% l' g8 P
4 T  ]  Q  b8 P' J* _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
" j6 b$ g/ O- @) \  g
老福 发表于 2023-2-14 22:00: H# r  u+ O& I3 j6 J6 ~% ?  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。
9 F% w$ N1 P; [  t2 Z
0 S, _% M- h' b) M: T5 ?) X或者把b但的起点改为1试试。 ...

( i$ E7 h, B7 K" g% ~& r
6 v3 i, x! S9 W. b8 Z4 S' s% v% U7 E你是对的。
. w- ^9 Z+ U+ l6 y5 u去掉了随机部分
( `" ~) s+ R0 S#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)8 B& r( G% Z$ C2 `* H
y = (x*27+15).reshape(-1)
8 \. L- w' U, `& P0 G" l$ E4 ~- x+ I& S7 K5 ]5 [
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了/ M5 g; ]9 l8 O5 K( y3 L4 r
w , b4 d; u9 P- N5 T+ }8 o% e
27.002620697021484 14.826167106628418
3 u$ J4 b5 o0 E% `; L  q* U* M$ ^8 a4 e' C( B3 E: Y! h
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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