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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 & `& b( k" V' p8 T8 s9 n
. c, m, z1 g& v0 q/ y/ Q
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* O1 D0 o+ L4 p/ A
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
2 B) [) \' t+ t* G----------------------------------------------% r5 u: w5 W/ I  N$ @1 b5 L- B
import torch( }  [2 r1 _" I- ]
import numpy as np
6 ]" T' o/ l3 `import matplotlib.pyplot as plt
2 M8 i9 ~5 d# `- o2 Rimport random
, F; g' e* J1 k; D( q6 l6 d
- a0 h6 G4 d0 D' {. t% C2 M6 @x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& z2 E0 V, Z" i% X' o; d6 H8 o9 g9 gy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=153 S  _4 h% J( ^3 p% M
5 a5 `# m5 {5 D4 V& L1 h" ~( K
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b+ i. ?! }5 r% c- y/ C2 R- ]
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% F% I0 L7 c5 P! L8 f' F- r- {. V4 q& c
epochs = 100
1 X! v. e( z3 e4 Z
( _- H1 x1 [# a0 B# wlosses = []
6 r9 P  d* w+ T! R8 d& G* ]0 xfor i in range(epochs):
# g4 x- X- ]% l8 ?  y_pred = (x*w+b)    # 预测
- L; h5 A* O3 z  P' j, w# {  y_pred.reshape(-1)  s- y: f% ~6 n! S, P( q2 o2 R
( |) i1 s! x2 o, C- |! ~4 S
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
* t& u$ n8 M- ~2 A  P& d( i  losses.append(loss)
4 {* u( Y. Q* F, m3 X2 J  
  g6 B4 @3 t5 d, R  loss.backward() # autograd  M8 M1 f  E# \. E7 N% r; s. H7 Z
  with torch.no_grad():
9 e8 E" j+ n+ u5 b. K  U3 ~1 [    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
* Q' J( o$ `, W! H$ v' c1 D8 z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
5 p- A# a; j; r+ X/ L  w.grad.zero_()  
  U3 ~1 Y: E  S& q8 _  b.grad.zero_()
. D& a4 V9 q& c
; X* h" Q" p; X, rprint(w.item(),b.item()) #结果7 H! A" B5 A3 i/ n3 x+ X
  Y) }6 U4 T1 q7 W0 s/ h
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
4 c7 f  B) `1 F: t; u, C" n6 D5 `1 ?2 v----------------------------------------------: `) _( a6 t' k/ I
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。& R9 J8 y- c) d: [- e" f2 w" G6 m0 e9 x6 T
高手们帮看看是神马原因？' Q$ ]5 i  ^0 A: B1 [& I" U' I
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 7 P, E$ i; d4 a* z. ~+ x; u
1 i: g6 ~5 d3 i1 E# o2 O& o, P
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？
; `. w( z; g; }- k-------
* a& _9 {8 a7 q) d" G2 r' d8 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。
, m3 z& _! }8 M  w-------
0 o$ _( W7 D7 j9 m. L. j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
2 P" O9 |- c, I2 L$ m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？( q" O' [* `- Y$ ]) Y% j
-------
/ q: R( O/ J* S不好意思， ...
% T8 s. \" x7 d) l" Z$ H; I2 ]
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- K% s7 A/ @4 j. B; u
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
1 v8 K3 E5 o0 {$ J# Y" e
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
5 R; k, ]1 C8 L  G' i. Z谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 ?9 i# i" P# @/ s% E( 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 ...

' T6 v, t5 Z: K- [# M
  G: u7 H5 g! B. s! x' w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 _& o& @; i% c9 [5 X' V0 r

8 o, z, {& |4 x$ W  Y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 . ~) w! x/ f/ t& X  t, T: K- A
老福 发表于 2023-2-14 22:00& a9 @6 u/ q3 j: j! b
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。
. H7 F5 p% L  V& I7 B3 w& ^
) M9 x( X8 _( Q或者把b但的起点改为1试试。 ...

5 G; q! B6 j3 o0 Z( s9 y6 A' b' C4 p& Z
你是对的。
& O! I' y% G9 M, d0 {; }去掉了随机部分( q3 z2 E" r) S
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
# w  x4 Y4 w! x- I6 g" p) i, Fy = (x*27+15).reshape(-1)
9 @) z; L" Y) K5 G% N  a8 G+ j$ l4 {3 a  A- h8 |
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了: m; ^$ [6 k) h; }6 |$ p
w , b* k4 Y5 l0 L2 f4 P
27.002620697021484 14.826167106628418
; [. S  K5 o% p1 b1 U3 r$ H- k5 d. k/ {- F% g/ M, E
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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