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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 P' p& o+ r( G9 Z* h& v# a7 r5 K1 t. k* c4 B0 x2 d1 I& E
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。# d4 `2 C' U  K0 g+ n8 j! f
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：% n9 Z9 O+ L% y% n  |
----------------------------------------------
& G) W8 m' [" d( ?import torch* O- b3 [: K& ^7 m5 I1 W
import numpy as np
( Q% R; S" d" G$ ?7 f, bimport matplotlib.pyplot as plt( t; ^4 q" P2 y0 B3 H$ ?9 }
import random
% a' J5 d7 C  H8 |, f% f2 `% C1 ?* t% g5 z1 g! |: [
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. e; w) R6 B' g! a7 sy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: A3 X6 Q0 t7 b. }
8 b% c1 j' p3 q/ ^
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b! Q$ B3 ?% e' J$ @- C
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
& U+ c8 X; m9 A# I, _) n( G1 c
epochs = 100; Q6 O) r6 f. g: s

6 Q( J( B, _9 E' l& s( R% o/ n1 mlosses = []
  |' ?; y& t$ v. k$ Pfor i in range(epochs):
; b! ~4 F* s" v9 \- Q* n  y_pred = (x*w+b)    # 预测+ u9 b8 a' M* E  [/ y" X, a
  y_pred.reshape(-1)6 z( R) y, Q- u

9 w1 h3 c( X: w! k7 {% Z: G  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
4 f: A$ O9 W1 K0 `3 ~! r: U  losses.append(loss)
: s$ v  ]" q* p  # J5 L7 M# N) v
  loss.backward() # autograd
$ q. z4 E3 Z4 i5 b  U3 F  with torch.no_grad():7 v, @+ L5 `& k8 P7 ~6 w. N
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ @  S5 t& l4 u; p# A& B7 ~: q: [    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
/ {' \  r- m% j- P3 R/ d  w.grad.zero_()  : y7 f6 z" Q) z, g) }* V% q* i! y
  b.grad.zero_()
4 |$ m5 [4 l' r/ O, d& J3 a0 ?0 G/ s/ c. o% Y! L6 ~# {
print(w.item(),b.item()) #结果+ s$ t: u$ i: O
4 L3 R" A( G" Z1 m! c2 W
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
7 T$ }# Z0 Y$ _, ?! Z----------------------------------------------( q7 W2 Z; D" g
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。9 W4 S1 z) J  t+ h
高手们帮看看是神马原因？
& |9 K) m: h/ w
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 - F  a* M' u1 _% o# _

8 t- f3 m& E4 Z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 d% r) P, `1 y1 o) c9 q) V
-------
! I; h# Y6 h' k% P- q4 X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。
3 v/ r; L) o' U+ S/ U3 z8 e-------
, t1 [+ J- t& b- P4 ~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
( X7 X: a# E: z' a7 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？
9 c" T% r+ @# B8 E  e-------" L# R1 F9 Q3 E" Q
不好意思， ...
# f3 @6 b) P9 Z: o
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 w" v( _- B3 y4 z1 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 6 Z) A3 Y( j: E
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
. |2 E6 {* R) p0 d( X8 ^( J4 G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" z+ _& J" r9 \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 ...
; N( n7 c% p9 Y8 e7 w) J+ p
! l( c, A' p- ^# y* e% P) P
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 e" t, Q; ?" m2 k) B% `2 E3 I7 g# Q
# m4 j; X2 {; r3 d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
5 V1 ^9 d- T" X
老福 发表于 2023-2-14 22:009 ?4 q" W+ L5 H  _
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。
5 V. a5 T* r/ i6 `( g; Q6 L8 ^% Y6 H
或者把b但的起点改为1试试。 ...

# e. @# o- I/ \
4 B  [/ v4 G3 U/ @你是对的。
% J4 v2 \; h3 B- s3 j, K7 m去掉了随机部分$ i/ v0 F9 b# S% _' q. V
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 n0 A4 I1 ]5 ?
y = (x*27+15).reshape(-1), X  Q  C; `7 }# ]  S6 J; N4 d

2 f# Y4 W/ x3 c: b3 x8 B4 E7 v循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( m: c# r! r) f! X- Q0 p! qw , b
; \9 |1 c+ i/ r' |$ w9 y27.002620697021484 14.826167106628418
6 G# c# o+ r+ V; x9 B
3 ^$ C5 s1 r* f2 x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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