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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 % k5 n4 ^" V& p) D4 U* K
0 u* @; R; s! o4 g& U4 x- G
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。, M4 b! y. ~! X/ I( g, s! D4 f$ L
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：8 f% @, {$ A+ R* P) b, l! ?
----------------------------------------------
' h, B0 A0 D0 B  p- Eimport torch: N: s( w8 I6 P0 y) T
import numpy as np
/ h0 ?( e' V! ]import matplotlib.pyplot as plt
1 ^. G7 E' U! E! X, p* C# Zimport random; L. E2 Q3 @  C5 A" }' Z; a

7 F8 b9 V4 K) G3 _3 a2 }" a. Fx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
: {1 G* f- V2 b! Uy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: N6 S. K  q8 ]9 b+ }, f1 C) z" ~

# h( W: w7 C# Nw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b& A! N0 V& h' o
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ A- [% G  e/ V) K  m6 Y

0 B# V5 C! H7 @3 b9 c7 |2 Wepochs = 100
$ R# w" E  H0 y# H+ e* G& r& [& b" r, m: l$ q# z
losses = []
+ k0 z. T  [( Q8 N7 C! S) D8 l9 d! Sfor i in range(epochs):
# [! j6 q& P# j( x$ S! g# U  y_pred = (x*w+b)    # 预测: P0 r: B9 j) y' R% s
  y_pred.reshape(-1)1 M* }2 L4 x+ D  O+ _
* V! ^" f+ @0 [( ?  o0 b$ ~3 N
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss  u" p: l, S% f, `1 ]/ t
  losses.append(loss)
; {& @( ^8 ]+ h  + ?! U4 m( f( z, e
  loss.backward() # autograd, J$ _3 O- P5 p! t0 l
  with torch.no_grad():. _) s7 f; R; x+ g0 t& ^2 [
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w% E- i( J4 k& v' H' a
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 a  `, l, E2 [2 ~" ?  i/ B  w.grad.zero_()  
1 m: [1 C* j4 _8 ^. o7 }; ~  b.grad.zero_()
' o8 [/ H  M$ c9 A( W  k$ l% F! d+ n: q# |! F: L/ w3 T
print(w.item(),b.item()) #结果
8 ?& t' e9 `: E5 o. r5 T6 c# n: E, E# @7 l7 g
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
; A2 Z7 n: ^9 e. t2 a- o----------------------------------------------
# w1 v4 X1 b6 G* B% P3 S5 x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。3 s' D: D; _4 q6 m5 j
高手们帮看看是神马原因？$ q, W1 j& k: x4 M8 K" |
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 a3 B6 n1 i0 T/ Y

9 T/ P# f  v" {) V+ c# W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？
! e6 j1 D& a5 B-------
. i, m4 S) ]  J0 F: a7 e1 P- u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。
! `; F% t" g) ]! |: I$ g0 J-------
$ X% f0 ?: [  Q) ]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
% w5 ^! N" \( w6 I% J. Y; r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 @1 J6 E5 W; q' ]/ a) {-------! a/ `+ q9 O. [) E
不好意思， ...
4 q% I0 `: x0 A: v0 `; B
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! K' {5 z( i2 U0 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
7 Y4 i5 u6 \, S# f, v, G
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
6 m, b6 Z: e* V8 J. m+ w! g谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
! m& d- z- s7 |8 N9 \9 U9 Y0 M9 ?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 ...
6 Z& o! b; ]0 u

9 o1 V4 f+ l3 P' }/ f, @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& {" P3 C# e* A! t( \8 P  h2 i/ t
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 $ q! ~0 H% E9 k' w8 y
老福 发表于 2023-2-14 22:003 b: X, [! W- }) a4 P- F( P% Z
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。
% |$ ?+ K1 B3 f# j: j& ^) v3 I  w+ U3 [6 f* ^" a
或者把b但的起点改为1试试。 ...
' r# D2 q9 u/ M
/ ~, J& B8 l* Z& m4 j: p2 b
你是对的。
1 S/ @' g/ }! T. N2 g5 _! h去掉了随机部分( s" s# T' p5 ^
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)$ F. o) E1 T& R+ v# F3 C- @
y = (x*27+15).reshape(-1)
8 u+ z3 K( V, w1 q2 X& B
2 S3 p/ Q% M1 M7 g, k循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了4 F6 c. z: |. U( Y: F" R
w , b
/ d- K; Y% P( L2 b' N8 S27.002620697021484 14.826167106628418
* I( C7 N. U& J5 J
' f9 n" E! ?5 ]- m/ o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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