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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
, ^- p1 V- y* r, L1 L" f# F4 S2 c2 M, A  ^5 i
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。/ L# x7 J( P: R) G3 X; F
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：+ [6 B5 K8 T' G$ @- t" t
----------------------------------------------
! g# r: H$ E! T* {. p8 H5 dimport torch  D7 @) R% I' ?  \) B8 o
import numpy as np
* ~5 T4 Z7 T& H% t7 himport matplotlib.pyplot as plt  N$ z. A( S( [. u. h' X
import random
1 y( X" L. c% l0 L7 r7 t& B3 d
* Z* d) a" ]. _9 |- R0 {x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))# n, J. a9 U- l
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" X4 Y* `$ p# ^% y& s1 A' h4 Q
, h3 M* [) ]& {/ q, ~w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
! I2 q- P7 m% {, s( n) n' ?4 ~b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
  ]) }9 H6 ?! \3 ^8 ]6 I" A7 r" a3 l0 K. e& d
epochs = 100
* A0 X6 D% W, ]% O) ~. I" b, U$ f: Z1 r
losses = []2 x" ^3 y) U7 c( p3 D" |, Q
for i in range(epochs):! W1 z& B; S8 l, v
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
4 W# \; P3 {% d" a& l  y_pred.reshape(-1)
% p/ L! m0 |& A2 b! ^. o 8 h# @4 O& K6 Y6 ?
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss1 y9 |& G( M* H: C
  losses.append(loss)* z9 B0 ?+ V. q0 C& V# S: e$ Q1 D
  % U3 ]$ T" N7 t2 ^' \/ B: M5 B
  loss.backward() # autograd. ?# d( k6 }- G) y; n
  with torch.no_grad():2 f0 [2 O6 N; \9 W! j) U5 x
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
6 K* Y1 O1 \# A7 ^8 E    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 e" s3 P9 O: H  H  w.grad.zero_()  
3 w- R: U  u! h( K  y# v2 f5 i  b.grad.zero_()$ h0 o6 v) ?, K/ ]
* L6 m. b' w: S4 I
print(w.item(),b.item()) #结果+ s" M& _9 W; v8 `) |

5 y( _& S0 Z" t  G& ~Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 m  A& ^) a! O; a. [' [' ^" n----------------------------------------------' M* s( D; I% x5 J/ Y  }( @3 u4 l/ `
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 Q0 c& W' j- ?/ r' ]
高手们帮看看是神马原因？
' S* q$ C& w; m1 ?2 r# p+ N
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
9 K$ l' E* a& V
* S) i8 D& }; H5 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？
, t" n9 h4 I& H9 o  G4 f1 G-------' r8 B) w: D7 A
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。- b' j; }& P* r: H% s
-------
# @: e& s. ]9 M3 z: O! e. n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
9 t' X% X& D* d9 y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？) k; ]4 |+ |( |5 w, }! Z! G  Q
-------, b- r& ^2 N' P+ t" E) y! W# {
不好意思， ...
( E- G6 h- z3 D( O3 N- M$ Q
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ T4 K. }4 V9 B8 _! V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: e* f' g3 V9 t) H" {  Z1 [$ V
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
1 X- w1 h! z4 [+ S8 s! A- [0 e% Q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 L  X$ ^6 _: }% D0 [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 ...

' }# L! R8 k$ y5 w, W! m5 N. t( x+ N* O5 }8 C: e- a2 ]3 @
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。
/ d) M5 l5 E* Y1 W$ w* Y/ n  b! G  h
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 Z" b' {9 F( [0 Y
老福 发表于 2023-2-14 22:008 M" A; u# i' x0 p6 X4 w% Z& d
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。
+ ^1 O$ o& I- _3 l) s2 W
' I, n" @9 o: S# P* X; U7 J" Z或者把b但的起点改为1试试。 ...
  q& G* m4 X/ W$ n7 }  l
7 z( O! P) q8 O# k& W* m# Q
你是对的。
4 Q6 ~/ O: E3 i' @2 |/ H去掉了随机部分
  ]: M- x$ c+ A5 f6 K# ^3 r5 D#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)* V$ ?4 K2 v9 f0 ]3 ]6 W6 m
y = (x*27+15).reshape(-1)
& ?/ [& S3 [0 |% B2 f  S+ b+ F, d& H3 q3 i1 {: W5 W7 V
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
- u! m6 C% b' r- R# Zw , b0 v  J& E$ \4 w& f% c
27.002620697021484 14.826167106628418
' C7 L! x1 R  \% b( B5 Z5 Y# z- ~4 w% n# j7 O7 E1 D8 Q7 f4 R! u
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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