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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
! L0 e; ?" V2 {" ~# M
2 z+ w: y0 L$ l$ {7 l, d$ S为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
& B: d: n* o  D  N# j6 E/ wPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：8 E' o$ t3 e' ~, y; H# s! _3 Q
----------------------------------------------
$ O  i8 A/ ^- U  Simport torch6 @, J1 X* f; m; I
import numpy as np
& S& I7 x$ d  h4 I0 V2 Bimport matplotlib.pyplot as plt
  l4 [7 b9 u* z3 t6 I# g, J2 fimport random
2 J! I" |, h  b0 s8 m# E0 s9 f% X+ H; o" G9 k( `6 ^
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))2 a) q8 ?+ D0 s& q8 Q
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15( B8 n; ]  P+ q& q" Z

! i4 p( H2 p: ^9 W% }1 |9 Kw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b) k; s+ r2 k; V8 n, R; [
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
! l5 D: P$ f; W- {$ U6 {5 k3 j$ X* F
" a% C- y3 a6 v* S& t6 bepochs = 100
% S  Y9 j, F) I3 Z3 W9 s
; _( A, S( I* q  ?losses = []$ D, q! ?% p/ D) S- [* b
for i in range(epochs):
6 W  h2 U0 A: h0 k  y_pred = (x*w+b)    # 预测
" D+ q: G/ `. ^! D0 U5 \3 V  y_pred.reshape(-1)0 F4 e  T* i. B& k0 E: V

/ M4 w' d" v9 ~3 v+ F  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss. ~" X) m3 ?1 |
  losses.append(loss)0 k: d+ E# l# W8 @: o  j
  % N( D, f4 m$ q$ W# a" ]# z# v
  loss.backward() # autograd
+ O7 I& G) d" w3 \& V6 B3 R( H* o  with torch.no_grad():
" `: v. A% \- ~& \5 |7 e8 ]    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! t6 w' Y6 _$ U- L3 L
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
/ D: t' i4 K& N3 x9 r  w.grad.zero_()  8 I& E4 ?, @2 D2 V+ e$ P" S
  b.grad.zero_()4 r. i) V5 l& I) Y9 h

% {+ j; O! @2 ]  Dprint(w.item(),b.item()) #结果$ E, ~" C. L: c, J0 f8 S/ D! s7 U

0 A& L* r) V* R* ?2 AOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 R" }. |. z" J; ^1 j0 G----------------------------------------------' {0 m! K- r8 y7 Q8 G) l/ |! w# M
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。0 q1 G* U1 ~3 M% j
高手们帮看看是神马原因？4 M) r( N9 c* k3 w6 u6 L
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
2 Q  r% `# D8 w8 D+ J9 q# h' h7 G8 x1 f& X: \( `+ t' p
没有用过pytorch，但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期？: A7 b- j9 n$ |
-------) o) y7 U! V' O4 Y( k
不好意思，再看一遍，好像你在自算回归而不是用现成的工具直接出结果，上面的评论只有一点用，就是确认是不是算法有问题。8 }2 r; \* L8 ~6 |
-------
4 ~0 o0 y6 B' V0 X算法诊断部分，建议把循环次数改为1000, 再看看loss是不是收敛。有点怀疑你循环次数不够，因为你起点是0, 步长很小。只是直观建议。
作者: 雷达    时间: 2023-2-14 21:52
老福 发表于 2023-2-14 19:230 G: {- [$ h) j8 N
没有用过pytorch，但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期？4 f2 W8 f, A0 \) g( ?" i
-------
8 L, o/ C3 `: ]1 f* [不好意思， ...
' E' \6 N; g) g7 `' e: `
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
; d" k- T& H+ L$ y. f) 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
6 F& J9 g3 J, _; b. W8 V. e
雷达 发表于 2023-2-14 21:524 ]7 k7 ?) s1 S
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ B4 o9 b. ~" c/ E4 X9 {8 [6 w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 ...

( x# U2 p( \1 Q4 v7 s/ e
, T9 \% v# z; O3 u+ d7 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。
! o% a- y2 a* E9 c$ Q
4 T& o/ t4 g+ ]9 D2 l( k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
! u" C- @# o( W: Y8 z
老福 发表于 2023-2-14 22:00; V' N5 v8 |2 D" u7 g7 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。: K& U; }) w( G5 w# X, V) F2 ~& J! I

  e' {9 g- m5 f! i- W9 c或者把b但的起点改为1试试。 ...

9 K. o, \/ ?: R$ S0 [* v% \
+ t* `8 {( X; d0 s0 \你是对的。
2 T8 u0 `0 l% l  l8 P. o' O去掉了随机部分
5 f  N% \: Q: s#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ D% z. z6 b. a0 y  U, `y = (x*27+15).reshape(-1)
# X/ }  b7 O) H: U4 n6 v3 C( e2 ^
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了. \4 z# ^% ]% c  K6 q& W
w , b. v3 i4 ^+ v* U, W7 p
27.002620697021484 14.826167106628418
) T9 H5 B9 A# v5 v! }* [2 l  J& I4 t/ I/ c
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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