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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
4 q9 x' Q& o2 T3 I+ s. J9 j# W, F$ x( d8 ]: ]) w5 O& f/ O
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 C  J# H& I, T: q- K( yPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：) F( k+ y; V" x1 n" D0 [
----------------------------------------------) C5 R$ b" i& a% ~* v
import torch
3 E7 r# n8 t# Timport numpy as np  e& ?  `5 `9 U* o. e/ P% Y
import matplotlib.pyplot as plt* a% a, G. H. Y5 u& }# m5 ?
import random
, G4 ?6 g. `( k6 G) K; w/ F1 O; ~3 Z, r/ d# M
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
( ]1 L3 _6 D% c  x, H1 e* }# Dy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
  k( t4 D5 d) p  N- d
+ b* Y9 e& @2 `, V% D' P* Fw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
1 W' e1 s! L1 j0 t2 i7 v: C) Ib = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
* |- C( L$ Q0 K1 i3 K( S8 w0 i5 [) S# O0 j5 z* _& ?
epochs = 1004 M) [" J. D# x4 J/ o; Y4 f

% j2 [" `3 H+ w6 flosses = []
/ C- X& b) `8 q4 b0 q) j6 @for i in range(epochs):
  o2 Q. U2 Q; a/ p% D  y_pred = (x*w+b)    # 预测
3 m3 d) _3 Y8 e2 t& N# k  y_pred.reshape(-1)
- y+ T# |" I7 i% y" p
8 i6 }1 ^+ H+ G: @  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss% f7 W: U( ^0 ^  w( r
  losses.append(loss)3 @/ k+ S- M# g7 h
  
% b+ e' g/ i5 I7 w- {6 }9 f6 }6 Y  loss.backward() # autograd3 V6 {! j! u0 M, x. o
  with torch.no_grad():
5 H/ C; s# k5 q/ L    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w0 K6 t. B- e" [
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. o9 l% @% {% \8 a9 x$ [% [" K  w.grad.zero_()  
7 I" Q8 i' p/ k! U: w  b.grad.zero_()
& J' @" F9 L9 n7 U5 _+ A
- R8 c: N+ s4 g* Tprint(w.item(),b.item()) #结果6 l( p+ a2 Z% T. B% h' A
# X# |; l! i2 Z0 X
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
0 _  c1 _$ E2 b$ p, f6 a----------------------------------------------% P$ I- M7 _" V
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。% s: s$ c! i6 M/ q
高手们帮看看是神马原因？9 ~1 k7 c. O& W0 A, i9 D  J
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
3 f0 v% c& L& ~
; S. C5 Q( o5 I* ^" ~& 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？# ~! M6 L* v4 ^) G3 `: `" C
-------8 Q/ u) n' M  h" \  i: h6 y
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。( ^7 l% H6 j% {/ Y! A
-------2 V6 e8 Y0 n1 G9 B2 w
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
* A. S; l* C* _2 P5 a0 q2 F  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 {, o: R2 [5 |2 g! F9 z, ^9 u-------
. {6 G# G1 z6 ]% W" u5 P# {7 b7 R不好意思， ...
5 A/ i2 t6 _) @7 O" v
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ f8 c, @1 d$ C1 P- H! I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
) J: A# {4 h9 i6 F' m, |
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
# n2 c4 r9 C6 W  j谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。& R# [7 j, j( e7 R. n+ U( 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 ...
# J2 i2 C+ ]' h5 R  S) v7 ^$ y

' J1 T4 V) m" N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* x! i/ |! @8 @
2 `' [! w1 j3 n# h5 I& 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
/ z7 R. D& G% K- X
老福 发表于 2023-2-14 22:00
3 N. c2 `- L" }/ i6 m3 \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。
; g& U$ ~  U( j' X; z$ @+ N9 V- C6 V9 t; I) O
或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 l  V$ a" p. l. ~* v/ e5 w# I

! y2 @. @' p: t8 f( D% s你是对的。
, c8 _% E$ S. I1 m4 J去掉了随机部分; @& c+ D# _3 i+ L: Z
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
$ h" A1 u- Z$ n* [2 W: K0 |y = (x*27+15).reshape(-1)
; }# I0 d2 V- N# d4 R! A$ P+ t$ l" n/ J* ~6 i; E: y
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
. g( K8 K( S9 ^: k- N4 Kw , b
7 Q, I- a+ W- C27.002620697021484 14.826167106628418
- T' f( N0 D  t$ }% F5 Y9 M& K; c4 Q: R- y! y0 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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