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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
6 m& _; N' Y/ o% M) v  C" d6 I" {: t7 U4 X! m; u' n+ J
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。& x# M) n9 g( i5 L6 `3 Q
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：) d; C) I( y: w. b. g
----------------------------------------------
/ y% F' r* o7 Himport torch
* h$ W2 G8 o; B) ~import numpy as np
! b; {, R5 f. \* U, Limport matplotlib.pyplot as plt
* ^5 ^3 F: c5 c+ limport random! N% B( i* ?7 ~
, @; c' E& A' D0 i, {
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& m7 J% Z; @* z- Y/ F/ xy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 q3 ]* s3 r9 `# g; w

' A) e% X% g) |/ t; Ww = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
; C$ w- ^: r( T6 P7 rb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
  u. ~* [: g8 u; \. V
2 z% g1 Y' e' r6 s7 p, L8 n6 l, {) [epochs = 100% u5 j" }" n7 v$ R
" j3 {$ ^. T6 R
losses = []
) k& S6 ^1 p# Xfor i in range(epochs):
0 y7 W* b# X. l) `  y_pred = (x*w+b)    # 预测
# K7 {; g+ C# N% F% m- k& w  y_pred.reshape(-1)* h2 `& Z$ O. n1 {6 ~4 \% ]7 N

  ]! h$ o# M, @* l  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
5 n$ U2 k6 Z8 A0 |  losses.append(loss)4 P7 E& b  `+ t2 N( g% Q5 ^
  ' N5 ?' u& P' _0 d; J: [. I( G8 y& S
  loss.backward() # autograd
8 }9 w$ \- H% {3 j8 t9 l' L  with torch.no_grad():& S, s  y; q& U- S7 e# G% C  j
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w$ |9 _) H3 f) J$ Y& t
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b - ^9 E% D1 R  v3 E$ b
  w.grad.zero_()  5 G" L$ x3 q" n3 O2 \
  b.grad.zero_()
$ _; G# j' o' g- w. I4 X) b% \0 {5 i5 Q5 F% g; G4 g
print(w.item(),b.item()) #结果
- {* k8 `' \' C- }
- o( L7 W& E& U, Q7 T7 ~4 ?/ hOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ i1 }/ d/ l$ h3 ^/ D% R" f----------------------------------------------
9 U4 A8 m; {! T1 l8 q  G' p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 s0 j2 E3 G. Q; X高手们帮看看是神马原因？3 w2 a% W, T6 v" y0 Y- G! G
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
# q' |" H$ [+ b5 r- [7 L
2 ~! @) o" U0 o7 s1 s( F' Z/ J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？2 p" R! Q9 a* N" c. {. N0 y
-------
2 @) C" g  N' u( m2 w: v* c5 g( o: 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。: H1 C) a* M: `( K
-------
7 y9 t' p. _9 f- U2 q+ 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
+ V$ H" s! X0 A/ c0 P  Y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？$ J2 k2 S8 C5 Q. T9 @
-------+ a7 f, @1 h0 n# ^) \* [8 I
不好意思， ...

) B+ d. K: x# g' Z$ ]/ K  N- [谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
6 \1 m$ G6 r- _3 l% I3 x; d3 r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 h. N$ ?8 }/ H; f' N
雷达 发表于 2023-2-14 21:521 {6 }& i4 T) H1 E% i0 f
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. h) y3 c* J# X7 A
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 ...

4 l4 ~- u$ ?  ]8 p: K; A! i) E3 J  O* h' m4 z/ ^) k
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。, P  f% U( O+ H- \, n& k

! Q- J& F# h7 K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 " d3 e! A: a& G: A2 V, G/ I
老福 发表于 2023-2-14 22:00
- G; i$ K4 k) |  H6 ~1 a$ 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。; U: F' w; _2 A. Z3 x) D
9 S7 ]. l* t) e& B- K0 f4 G' S; R
或者把b但的起点改为1试试。 ...
' U3 r4 G' i0 S. Y! w) W

% h% P' A: T) C1 W  Y) J你是对的。4 M3 U, \* n( y9 o6 X
去掉了随机部分$ Z+ v3 l3 A; m* z! D
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
# ]) D, w: a* uy = (x*27+15).reshape(-1)
3 m. P( x% ]4 o. ?1 G# y+ I; x& \! A# K3 i+ F- D1 f0 @
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
$ Y4 U' D$ I$ \. V  G4 j( x1 d4 Xw , b
. i% ]6 r# o( t( N" t2 F27.002620697021484 14.826167106628418# H  U: v1 i; q  S0 h5 C; c

' ]2 a' m( R+ [: S9 C; G5 F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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