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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 " e4 q& o$ B* h* T
' Z, t, r! |& e9 t. ?
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。+ s0 M( K/ B( r8 e& h( Q) Q
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：; Y. j) W  I# v2 ^  `* c* H1 c
----------------------------------------------
9 n* @* w  u. Y* A: Kimport torch
! y" T2 K  f( Y# Zimport numpy as np
' ]* A+ O6 v" s: n$ O, B: h' Gimport matplotlib.pyplot as plt5 f) M( @1 D5 ]0 y% K7 }) y1 d
import random* {' x  n4 A; n/ L1 a) E

/ G& J4 E, o% l+ N3 x; H5 Ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
0 ~* f: a5 r- V5 B( jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=158 n7 X1 \, d) m$ F4 y) g/ }
9 H. y# c' @8 m7 \0 \
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
* j" u3 \: V7 g; k: tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
" ?  D1 y& g# }% g9 s" t! [, P: w/ g7 ~7 t- d
epochs = 1009 a. X# W! J+ F$ l; t* E2 f

6 Z7 b$ z* r# ]; U$ G2 \+ Rlosses = []7 q& e1 \7 H3 f  G
for i in range(epochs):
6 t3 }  J9 n( K& H" b0 J9 A3 n3 J  y_pred = (x*w+b)    # 预测( K5 L# S7 K' J$ L' W
  y_pred.reshape(-1)
% `8 b" ?0 {; J& p6 ~ : D3 Y1 e# _  v, q0 S- d$ E
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
# X; a# l2 k0 A! t0 B  losses.append(loss)
- V/ ^3 p: X# R% ?& p2 p  ' b6 h, ~5 [: U
  loss.backward() # autograd' E# i8 `3 F( \/ p. C& s
  with torch.no_grad():
- d; O7 U" K) L: O& M, B    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ e4 |  K' K& f: _8 f2 Q; R; I    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; j1 q2 X' `/ K
  w.grad.zero_()  
4 }* v+ S4 y# x( g$ g  b.grad.zero_()6 K. b& l  c: Z  `  {

5 W3 O- C; f; `0 D# eprint(w.item(),b.item()) #结果
$ w7 R0 D' r6 B/ X; ^, J2 R5 e9 r1 Y
' x) ?- }  c- Z+ j  q# }Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625) c3 X/ p! u3 N0 G
----------------------------------------------
8 A& w$ F: c' H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。
4 W0 P5 Z) C. J# u. _/ N0 r+ c高手们帮看看是神马原因？2 F+ a; V- J  i) w' z* ~1 ~, {# H
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 0 ]+ |$ b( A% U' F" U& P. v6 w
% Z) |/ E2 Y9 M+ p. 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？! u) k+ _! w& m+ G
-------
- d! b/ Q+ g4 t3 l% V5 j. c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。- }5 N/ Q2 W5 X' U8 J! n5 S
-------8 }  A! o6 p; P
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
; v5 ?: D$ P+ [; l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？
& B7 R, A( ]8 q: W' s  n-------+ Q! V# _2 I1 }+ Z9 i
不好意思， ...

+ e: @6 U2 f" @! }谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& j' V. s8 G2 ]* _  k+ o; t5 k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
# X7 N% Z: v8 w2 u+ U
雷达 发表于 2023-2-14 21:52! ^+ k$ Z  ~; y8 \+ }
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% n" `; w% Z& l0 w' e
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 ...

0 E+ x  R& {2 q' u. ~6 u: B' o- k6 C6 m* Z, ^; k# ^
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。$ a5 w3 ~0 U# m. W9 F  s
5 _1 d) G7 ?4 e4 B: `% X$ {* 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 9 c" Y1 m& B& u
老福 发表于 2023-2-14 22:00. g% s9 A7 W0 |5 n& {  w4 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。
! a9 w/ ~, w# K9 I. |2 v. R3 {: J! x8 t
或者把b但的起点改为1试试。 ...
) Q! i# w8 S' y( `% X7 z% C
) C* y2 T0 H  \3 b3 u8 v/ Y2 H
你是对的。/ r: W8 M2 h2 r
去掉了随机部分
. g1 I- q2 z' Q0 `. e- c' Y! w4 Q$ e#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)& T$ l/ q( X8 @; q
y = (x*27+15).reshape(-1)
# A9 R6 L! I& A% `7 h$ m
3 e0 B: J; S& i  S$ w. d) `1 u循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
) S( A" G. @4 J8 y8 Dw , b$ @8 u" n6 ~# S. T5 c
27.002620697021484 14.826167106628418
% O8 W4 g$ V" A% U$ f4 P
) p/ D) }4 E7 W* ?$ T; s' v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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