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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 . M+ B/ E! U6 A6 D" K% j# I
* V, b5 _* y8 g% L6 F( p
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。3 \  D) b5 [+ T3 ], e) d) s
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：! G# y. `2 U+ h& L. h0 k% O* L
----------------------------------------------! @8 F, ~) `9 v' @+ P% j7 [
import torch
% d% `# m0 Y" `1 c. h. g; i1 A5 g" eimport numpy as np
$ q3 S, {* T/ k! f: g: w9 `& }( X, I. _/ Gimport matplotlib.pyplot as plt2 o6 C! Q* W8 V+ y' R
import random# Z1 a. |. b) }$ C
" i9 U' `% |0 |$ \2 T
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
9 E: e6 K3 [; b& b! ^$ i% |y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15+ P; G3 a& ?7 Y: e, m4 m  R+ B
) @0 x/ w8 ^- U& F$ |
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
7 x9 _1 V$ _4 E1 q7 Tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ b$ e' I3 B7 t% S. n
( r) |' s; f* Y+ m. `9 R7 N, l4 `0 e
epochs = 100
/ l$ V! Y; i; F( M' T; B" ^% [5 X1 x: n/ ~& m0 L
losses = []+ [1 r; \5 T7 O2 i2 x
for i in range(epochs):% X4 [5 V7 ?* d$ R% u; v
  y_pred = (x*w+b)    # 预测' Y' w+ w0 V) w7 x$ i
  y_pred.reshape(-1)
0 J% q" l  k% z9 Z( m 5 q2 e  j2 X6 U0 i5 z3 a
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
2 X2 u& c' X( R  losses.append(loss)
& K9 n, W" ~* U9 E! Q* g# U6 [* y& K  
9 b( s0 |" I5 v  loss.backward() # autograd
* y  h  f1 G% A& f4 ^7 g  E  with torch.no_grad():2 q; }8 T8 X9 L& T) h" \4 V  K
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' w% {3 @1 w7 p    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b : s# @" R( S- `
  w.grad.zero_()  5 f$ o4 l8 `$ h5 K) A
  b.grad.zero_()/ }. j; v- ~3 l3 W- A

. y$ K$ {- ~9 ~5 a! A  @print(w.item(),b.item()) #结果
# s( p# F3 B2 V" k7 K2 A1 J
- \4 s8 \9 N+ T: N' SOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656257 z. |3 b% v# {4 N+ G. y. f
----------------------------------------------4 ~; l% {$ ^$ @5 v# j
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。
/ f3 s; O; I* Z高手们帮看看是神马原因？! A- m9 N1 ~3 \2 P/ w5 v0 J8 {+ T
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
5 V6 p' \" F( q3 O
! ~* o3 D1 V1 z6 V: v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？
6 ~6 Q! O6 x( w0 |6 c-------
* ]/ D* g# f$ V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。! U* r6 m4 A4 ~. D4 w$ |' g
-------
- x5 v) H+ D9 e2 P1 w, a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
" [" I' [: L, @8 c' v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 t/ c: D1 J( r4 m, C# m( o0 ]-------
, [/ x( Y4 Q9 {3 ~( [9 W! b不好意思， ...

$ b% d, `' B% g& K4 W谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。2 U& p, Y/ b% @4 t0 N6 m1 D
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
( _0 Q1 n" I- m/ x2 C4 F8 J
雷达 发表于 2023-2-14 21:52! G7 i( ?( V  U
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* u" u( v/ p: K2 w5 f/ L' a; A* U* G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 ...

# n8 V( W" n# ?$ i
, a5 Q1 g* q% i+ W, 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。8 F2 x' I7 a! F+ @: f" p+ _
5 n  ?' t3 Z6 m
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
8 u8 K, ^9 ]/ e$ @
老福 发表于 2023-2-14 22:00! r6 e6 W' f/ s" Z# 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。/ F6 q1 l" ~# K8 s/ W4 b# O

2 f  Q! D9 r9 b2 F3 d; p4 Y. M或者把b但的起点改为1试试。 ...

; B) c+ [+ @6 w8 R" w. h- e# m8 f( B2 h
你是对的。+ l& V( y& w8 o% X: h2 J
去掉了随机部分4 T" Z* C, v9 v+ e8 E4 I/ l7 n) y# ]
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
5 S) p0 O: [% f. g0 H  l, J$ }% Ly = (x*27+15).reshape(-1)
" g0 d8 d& }9 n( b( b4 b- A* k  y: k4 e2 Q+ V+ @& \
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
' n5 W# N, r. R3 Uw , b; W  W/ V! k* A+ `8 H+ A
27.002620697021484 14.826167106628418
. B' F/ z6 F7 Y( Y$ j
4 ~5 L4 D  x& ^8 W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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