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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 5 ~9 h* c3 e/ d6 b" J1 x
. r+ e" A: H! {+ ^
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。; U5 J! H2 ?$ _! p
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：$ U; r3 Z+ O  o! n6 U. m, r% q+ Z
----------------------------------------------
6 {( \) ^" Q# A  pimport torch* k2 N5 O0 W$ L% X; B: K7 S
import numpy as np
8 k& U; c, F1 K; @. W7 e6 ~import matplotlib.pyplot as plt+ Y4 A' H, K+ H
import random) d* a$ ?# l7 P3 a/ z/ g2 a
4 G6 u3 t( S2 l5 `
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))' _4 L7 S$ \' t- t
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15( r. b9 _6 d+ U2 i8 E& p; ]0 _
" Y" d$ x0 K3 ?+ P# `! ~7 ~1 X2 V
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
  e6 R2 i" i3 Q0 N) o5 e9 _4 pb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 ?& s, N+ b  e
# B( S4 @# n' c  W% y' `
epochs = 100
4 n* i- k) R7 A0 K2 L- Q  @+ p8 q7 j9 G! t* r
losses = []
3 l  N3 H" [4 \  w- O) M  p+ Ofor i in range(epochs):8 q% Y3 W- h  {" M/ ]1 F
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
, Q# w5 @" ^+ u' C; B& L  y_pred.reshape(-1)0 x, U; F* [* E

2 o3 m4 s2 `, C' B  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
; B  Z. Z# Y- p4 u! ?) ?  losses.append(loss)" h3 h) c; t' W8 I( t$ l
  . n8 }( C* u( V# S
  loss.backward() # autograd
: K9 q( w; X, r; Z; d  with torch.no_grad():( o& P  C. s8 U& [" }6 e
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
/ j* O5 y& @9 g6 ]" _' O# S    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
: `( K8 s% e, ]% V! Z3 H  w.grad.zero_()  
$ \9 ~4 m, {2 C7 y1 ^# f  b.grad.zero_()
/ B% ?% N5 A7 H1 M$ i% `- F% |, g6 ]& F- ~% N3 u5 O
print(w.item(),b.item()) #结果
' Y) r" }: ~  M" t0 i6 U2 U! Y- Z; C5 M0 \# I
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
: b/ Q; G3 @& ]% Z----------------------------------------------
% R' z; a0 M: X  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。7 z8 n; i- a' @! w. ?7 S. G
高手们帮看看是神马原因？* v$ Z4 T1 ]! ?0 `: W" T5 t( S. 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 2 J/ F& G& H& g$ c! `: V
, z( ^0 U; z( a& V& C/ m  K
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？5 X6 |; R$ s8 o9 z, N& u: Z: S9 \. E
-------
1 Y3 Z5 F/ r# C4 q' {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。- @- c4 ?; u. E; r
-------- T  D# }; Q  W9 k
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 U+ f# k4 a  R; 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？
& p% S0 T! W* v8 G-------
$ V8 `. k8 `2 u( z不好意思， ...

) R& g8 |/ a; }" F  j谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 T/ r4 c; h5 x; {
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 * M  q$ D: E3 {# I( i! ]0 |% G
雷达 发表于 2023-2-14 21:52  V1 l) q- h/ e2 X
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. |+ q' D2 x# ~+ m
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 ...

/ \, @# I7 P: A' ?
0 G* R3 Q6 p# `8 ~0 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。# H: W* {5 y) t. W5 \) e

3 u4 ?9 V) t# E9 p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   z; t/ L2 V% B% F
老福 发表于 2023-2-14 22:00
/ t1 s- |. X5 V. x  \# R* e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。
, V& r$ V! G& h- l5 L
1 J3 ~3 p: `/ f$ P, Q& Q5 o或者把b但的起点改为1试试。 ...
7 B5 N; d0 D  B. b

, J* D. ~' I5 y4 v% D8 P; z7 j7 ]你是对的。- y$ _* F& ^  z( P& z" Y" G
去掉了随机部分" B4 A! j/ x% w) Q& R
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)5 v8 }% I- x8 K1 O. k" Z& a5 e
y = (x*27+15).reshape(-1)
, q5 J5 `  E% v% W6 A1 o
( m& ^8 s  u* M0 E# g6 W/ g循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了4 H6 f" {+ B  g3 m6 ?$ {
w , b- i" w; X. _: G6 T
27.002620697021484 14.826167106628418
- {0 W2 G/ u: g
, S' V8 L) F$ x" t' z3 T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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