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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
1 Z7 s1 }, b8 ]: m+ ]5 v1 P. [, P: \+ x6 {* r
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 T' }9 o# @9 I1 f3 y) f' o, [3 W* uPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
: O. h3 H: I/ c$ M1 D& R- ^  W----------------------------------------------* `% X* B4 I* [& n( d2 {
import torch
3 |) e0 \5 l& [" @. V; Dimport numpy as np/ K4 k" @5 |; @* O" ^! ^$ n
import matplotlib.pyplot as plt8 _5 M5 s7 }$ X# @9 z3 Z& ^0 a: ?- F
import random
5 f2 M; ~9 t& d$ U6 L0 ~( p) }" U; I6 D
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
4 p% o$ ^: s+ ?y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  Y- w$ B1 x* S5 D6 V
5 X3 _" B/ C& f% _
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
% K- U" K2 b+ |  c. W6 Lb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; V  f- J+ w3 S# R7 G$ H9 b# g7 E$ Y' t+ \, C+ V7 M( e
epochs = 100$ R- J5 ^, ?3 d. |; q  A6 F1 R  H

% m( a# R- |: V* z/ |2 r' ?7 L, ^losses = []
! k4 U2 e. I; B- \8 c4 Cfor i in range(epochs):
& w' z( p8 {. f& p2 n- B  y_pred = (x*w+b)    # 预测! H, ]4 y  s0 w6 ^1 V
  y_pred.reshape(-1)6 l  R4 m# x* U# r6 p& D

! b+ e& ]  [2 I  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
: X& z" N3 q: w! n- K7 x  losses.append(loss)
& L$ k  `6 b7 W, I  3 [0 o; R; u0 I3 m% Z
  loss.backward() # autograd
( `$ x6 ^, ?) S2 T6 K/ R  with torch.no_grad():
' t& p' W2 m/ o. R' v5 Z    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
" A1 n1 p5 ]8 p    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b $ M& ]& S% ]5 V0 C0 y, V; i1 _
  w.grad.zero_()  ) ]; e! M6 @5 `% z. `* l: C
  b.grad.zero_()
# l/ e4 G( Z: I- f/ g
2 \) b8 n6 o) z. K' L5 Vprint(w.item(),b.item()) #结果: V( Z/ {7 \# C$ A3 [

3 N: p; Q, O/ p1 U* _  XOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ D: W0 R( K. o0 b4 A7 g----------------------------------------------* H9 j( `- B& {5 |
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。7 I3 d$ h0 l( s0 |% E+ N
高手们帮看看是神马原因？
! u3 G8 N) v( S; @3 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 " @: U+ B; L$ z' U% u
7 x5 Q" ~0 Y: 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？
' X' a. b' b9 _( a& w0 y-------; N' s# k8 O$ T  \
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。
2 c6 z& V% w$ {' {" D) W$ e! k-------
* u4 L# r2 a5 R1 f9 m4 \- d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
# V6 C( Z8 U1 y7 |6 r+ F$ 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？
3 ~9 x0 Y5 y: ^* n2 z$ E-------! K5 O8 T2 U, I7 ^% ~
不好意思， ...

. H) b. @1 F7 r; T谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。$ g5 s$ E. J" ~
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
  D) s- K: ?3 q; F) E5 w
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( d3 L7 K1 [' L2 w7 I+ B
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
% Y! I, |  a7 P2 E$ m0 W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 ...
: j$ f7 \, g4 x1 Y2 R1 g/ m3 j
8 r- B: D% M- K/ 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。
6 z1 r- f$ G& s$ Y- `( y
; N+ V( f& v& E5 ]8 k+ L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- ?8 o7 G1 j- R( |
老福 发表于 2023-2-14 22:00# r' T% P  b* G( J8 d3 F* o
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。0 I; [1 H" n- }$ p6 b
  _, H  n5 C+ O5 X' x- E
或者把b但的起点改为1试试。 ...

& t  c4 \) e# a4 H1 T. `( l6 n: \! @: O+ H
你是对的。
/ [8 `( f, H1 |去掉了随机部分0 I: M3 w4 N+ A& J& y0 A
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)6 ~$ v/ z5 z/ U% T1 [" I
y = (x*27+15).reshape(-1)
  f5 c6 i2 N& y  n/ Z* D
9 G1 F  ~; z7 I; r循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了$ W& l; p, P. F6 n0 Z. F
w , b1 p7 u1 L7 e* @! E( |9 P
27.002620697021484 14.8261671066284181 s& v" R% `4 G6 w  h8 V5 o

% R6 n/ R, V/ X) h, D7 V5 ~* [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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