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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 3 R9 D5 }; e2 T. ?* [
$ O* \& `8 Y& {; @2 k7 O  V
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。2 `) W" ?. \& F8 ]  v# P
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：8 J6 C# J& ?5 h, }& Q/ M
----------------------------------------------
5 A% a  K3 o% Kimport torch
6 J* {7 B% Y; p+ @import numpy as np! P$ x5 m" v- O. a2 V- a
import matplotlib.pyplot as plt+ M9 I5 X2 p9 |0 W
import random
3 R2 S3 O* N* V' Y- u6 F1 G& [! V- L6 t: O
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% Q( g5 D3 U6 v# m3 f/ j+ xy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15( O& Z; a2 I7 h

; a; v. ?. D$ i/ ^# \% T* m. V9 kw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
- C% ?! _3 W' k' hb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)( H6 t6 K. o! L; d8 E9 @

5 o7 H9 O* b; L2 G4 P( C5 o, Eepochs = 100
9 N' X3 Q9 E# \: i' x" J1 N4 }5 E" I% g" C) Y, w
losses = []
, s0 g% T2 L: J+ m# [4 J7 efor i in range(epochs):2 f8 z% X" l8 c# z1 X2 k
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
+ R' m$ s! }& j# g$ O  y_pred.reshape(-1)
  u8 P! w# Z/ a5 i; a/ k+ M) u4 `
" j3 I# J1 j) t1 W  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss! x: P: s+ g, p0 e( k
  losses.append(loss)1 y8 p& u6 H7 e
  
7 u; F% w( C; w9 ]$ `; X9 n/ ?6 W  loss.backward() # autograd9 L4 N1 N" g6 p( R8 |3 f% b' j; x
  with torch.no_grad():5 G1 D* C! h- p2 F  ^
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
: R# H8 w7 U+ O0 S( _+ a    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 J8 c6 ]" t0 k9 X
  w.grad.zero_()  
: b$ B4 {7 q8 Y; Q  b.grad.zero_()
7 [) j6 V+ Q/ i- n& X2 ]2 N$ n8 s: H( f. S
print(w.item(),b.item()) #结果! S0 z# r6 a6 o4 P# ?* Z( |& ^6 Z$ e

0 b- @) m- M/ l: _8 zOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625% \" z" w" o. k
----------------------------------------------7 K( m( j) ~' M: l0 `
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。. Z3 `. h8 O# |# u% Z9 f
高手们帮看看是神马原因？
8 e8 M7 R! m; v2 G# 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
( ?+ t: t4 k8 C5 N5 u6 m* I* t; N1 k% q
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？. T. d" G8 g- t9 I* Y) ~# A; G5 p
-------) R) w$ H/ j9 ~( q1 \+ x
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。  }+ `$ j# z7 d0 w; W' p. O
-------
+ s+ f# h/ P& o( A8 R. v4 o' ~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, _: W' x7 `5 m3 B* j: f+ _
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？
4 p% q, Y3 |* r: r$ j-------
1 x1 J  M2 |3 I; J不好意思， ...
5 Z; `/ Z( V: S
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
% u4 n* f$ x9 b% u3 ^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
4 W5 J1 U* y9 N0 B, G
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% r- T. ]3 a  `
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
9 c- j: y! P* o/ c' X) |7 @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 ...
% t7 e, y' D% b4 ]" x( H) ]6 G8 w

% ^# R3 S' k: u/ g, }* x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。
! s: Q6 m1 h  J: `* m, I9 x- ~
/ Q8 d; ]/ Y$ q5 U$ i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
: N. m2 b% z) e$ d8 v# D
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( @1 \3 P1 Y# g" T+ t. E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。
7 q& m- Q4 I/ Y7 p) G
  d1 R) d5 h5 L8 r4 ?7 L6 r0 \. O或者把b但的起点改为1试试。 ...

, @+ x# z  L6 n5 s  g* H, V) m7 t/ ]! G+ Y, X6 Y: ?8 `5 W
你是对的。
% S( \+ @$ S1 b+ I7 W/ V8 Q去掉了随机部分' F9 |: j8 Y$ j; ?' r* G' n
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
9 u" N: ~/ ]( ^- w, `5 [. _, cy = (x*27+15).reshape(-1)
$ W, ]' S/ p* q6 c1 v, G, }  r+ u! s* N* j3 J& k+ q; x/ q
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
; s8 J' n! r+ \4 u1 Q  tw , b
( ^4 ~9 y. R5 L( }: t" O3 x* ]27.002620697021484 14.8261671066284186 ]& M$ q, J3 T/ t5 A
5 G& U* N9 s$ v/ M) T; L
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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