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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 2 o+ V, r- L1 h) d( c0 @/ g) o  n
- a- H9 [  h( [1 c% X5 g, q2 `
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。1 S& `, {' D8 X5 j3 y- W) {
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
* Q1 I9 @5 s/ J; m6 O0 V; {1 Q----------------------------------------------
  e0 ~# |7 L, Z% G' i+ L7 c6 Jimport torch3 K5 c$ ^, y( s
import numpy as np% T9 Q% K3 ^4 U+ k: T. }
import matplotlib.pyplot as plt) |3 n  H- H  }8 f+ f3 T2 o) @
import random
) F5 _$ x* u* x) F" H5 k) @6 d$ g) H; _! |# r5 {9 c
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
1 j  _& ^7 V3 O- r" D# \y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15, b. ]8 E- V3 g! i
1 |/ a2 I) T- h. y3 _
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
) v+ ^1 O) ]/ A3 v8 `7 Hb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)' c, m! j) O9 ?

  `: d* B9 J  l5 i. O! Cepochs = 1000 F- C/ v( A7 V0 d5 o6 h

4 J* k" M5 j. H5 A1 o* jlosses = []3 c( R: L. F2 M7 q- a
for i in range(epochs):/ u  f, J/ f  a$ Q4 B/ {1 @
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
' @0 C- v% v% e% u2 D$ x) {  y_pred.reshape(-1)
# d% m8 l1 I: p2 _0 B6 h 7 n7 i& e. M: L+ F" q% Y
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
/ w/ y5 F9 _0 K0 r& x  losses.append(loss)
1 d4 ^# f6 l( V1 U9 \" b; I  
0 O9 Q5 ~5 v* s+ u( W7 f, r  loss.backward() # autograd/ T4 R, ^; c6 r1 k3 Z! }  C
  with torch.no_grad():
. }" E- G" |1 K% e    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w5 W8 C+ U) w: o3 {4 D
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b / ~0 P9 I1 d. G3 h
  w.grad.zero_()  * u# O9 g) |" X
  b.grad.zero_()( g, d! w0 o* n7 ]* ^
$ g; C( G5 R5 L1 r' I7 s" Q
print(w.item(),b.item()) #结果- J- `- Q6 @+ n7 F# \2 R
  j3 [* X2 b5 H& d) M2 Q0 E
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625) o! q/ t+ E8 c8 ^) G* g$ d
----------------------------------------------" Z7 I4 r9 V  D7 e3 e! T2 W
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。+ N: n$ H$ Q/ u" E! J
高手们帮看看是神马原因？
# Z! K, q& Q3 j6 u1 }) p+ ?! c
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
# Z+ I9 e3 u9 d4 l- f0 l. n; Y5 o& g5 b7 U* x0 e  s
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？2 S5 ~6 L, N1 o- L$ ]8 g
-------
2 W0 {" h4 S  [- }% j! H7 \* [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。1 P. {7 q3 K& r) Y& G. F4 }
-------
' K, f$ q! Y& B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 19:233 i! f$ F  Z. g5 e6 x
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？  ~! t( U7 h8 F- N
-------3 p9 t2 N# F& M' w- I* v' k2 h
不好意思， ...
& F& J/ O3 L, `& \5 E
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- S0 R7 L, H: |# Q
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
2 i, A' E9 \" I% }' E
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
) m) l6 z( m: B2 v谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! l* H# Y) I9 j( Y
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. r( k. V2 L" l

" u9 D/ Y2 k% w5 t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。
' e; f, H; t  L' X  A' ^" p2 y" z( ?  J9 y: T- O6 O. Q
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 2 ^3 D2 a! x! [3 ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% z, g5 [- j  D$ |% A+ j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。
- E% p: {7 h9 Q5 l* X. r, e; v4 b4 r
或者把b但的起点改为1试试。 ...
) ]$ o" ^* A- x0 N9 T1 ?# P

# [4 c) X4 n) }0 Y4 i你是对的。8 P$ F  {2 B. @
去掉了随机部分$ i$ _: u% m3 Y$ ?. C) V
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 P2 M9 r# N) k8 ~
y = (x*27+15).reshape(-1)2 |) s2 y5 a* q6 O( ?! h
# U1 u* A) O$ e4 h* h
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了$ K0 Z) S! X, y$ b6 h9 i
w , b+ a! k: Y$ @2 d3 G! m' {4 p" A) t( u
27.002620697021484 14.826167106628418  z0 @$ w, J0 X: t8 s3 m3 i
- ~& ^0 b  r1 a" ]
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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