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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 7 [+ L% |9 ?3 k) F

# d% d3 D( B& ]9 w8 L1 l& k为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
' q5 z  P  f1 N! n; z; S- J- A; NPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& I1 R0 R: B- T% O----------------------------------------------) u# x( J" a9 n! ?- M+ ~) Q
import torch
8 }$ E5 d" f: K6 Yimport numpy as np
. n. b' g( t$ h# A' {9 Oimport matplotlib.pyplot as plt9 S; P, a4 P4 D0 m
import random* E& r4 F0 j( L
+ U6 X1 r2 L2 g+ o' q" V( I
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), e) b" L3 ^0 v! A% b
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
' }" G( @- s0 [8 ~( b& `3 r* D7 \5 y) A
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b6 s% m; ~/ O% a" F/ q& c5 o
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)- }& `4 g0 x* S

& ^. A+ k3 i  H# D8 O. {epochs = 100
5 [1 J3 J5 R0 f/ w: L- C. e* p
: W: n3 G/ D9 e1 q% Tlosses = []
* p5 F) U& _1 l5 y4 vfor i in range(epochs):
  j7 Z  u0 `& b; D  y_pred = (x*w+b)    # 预测
: I. Y9 W1 _2 |  y_pred.reshape(-1)) l7 k3 Q1 a/ T9 U7 ]" t' ]
2 J& Z" e, G9 v
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss( b* i8 O8 X" D$ |4 H
  losses.append(loss)
2 C0 n* t1 }# |9 Q- t- `/ c+ f. r  
% C2 W7 C! y! y4 K; E( n; E3 i! _  loss.backward() # autograd
( ?3 ^0 p: _  d: m: h; ~6 T  with torch.no_grad():. z: T/ s, [9 y
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
7 t3 Z  ^' t9 O+ c    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
/ S2 P' ^6 |# A6 X1 S: A0 g  w.grad.zero_()  
4 l) T" U* p; S0 i) s3 W7 D  b.grad.zero_()
6 G% e/ c) i% ~( U; \/ R
8 O5 O0 p9 C* g. O7 q+ \print(w.item(),b.item()) #结果+ F# H$ w' w: V; u0 [
4 d1 o0 m( @5 j& r
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656255 p6 q" h0 L+ Q  j; C: l
----------------------------------------------
9 x/ N. H" S5 M# g0 |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。
5 w+ m! B2 y4 c高手们帮看看是神马原因？
+ S$ Y9 h. y8 n9 \5 E+ F7 p* 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 6 H- m5 \9 r) ?" m3 j4 i5 J
5 ?/ a* d' X# F# _! O
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？, C4 Q/ a6 U9 a* q3 c
-------; i& W' |) }/ H" S6 `# D. T7 X4 r
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。6 l/ I9 W9 m  f/ U
-------
9 j  v9 W- p$ F- M3 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- s- z6 G+ s$ X4 @( 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？
' N0 ]) _) d8 C* h. ?5 }$ ^-------
7 b2 \/ z6 I8 o! |0 ~. W; F不好意思， ...

* j! p" E( ?" s( ~! U1 t谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( m2 s7 e; R0 P
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
* |: c, N! t/ P
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
$ m7 N4 H8 h+ l谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( K' B9 P' r4 H" [, x7 U- h4 |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 ...
+ i+ V: k. K$ ^! G

: f  b! M2 \0 o* \" r  N1 S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。2 T2 V  ^( u+ d' G/ u8 f; o

% f8 I% D6 T) I" T+ j+ {0 H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 0 |$ X' @$ u. r
老福 发表于 2023-2-14 22:006 N" }- j2 K! j- M
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。. P1 r8 V) c- ]6 y; `$ d
6 P, ]$ N( x8 h* g
或者把b但的起点改为1试试。 ...
, ~9 {; h5 e+ \8 ~

' L1 K% C2 t& [  T4 u你是对的。
# X1 r5 k' c4 D1 r7 I去掉了随机部分
" S, r% s9 q; l! P# V#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
8 m- x4 }4 H7 vy = (x*27+15).reshape(-1)
, g4 U% H8 C# f6 M' o0 B# r: I
. ^9 j& H, P- W4 Y4 t7 @循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了* \% P+ B( a; G% T; N# p6 Z
w , b) \! R- a5 c. ]' O
27.002620697021484 14.8261671066284182 z; a+ U2 E2 }4 @
3 m2 B9 [+ z% J
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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