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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 u* O$ {' R; B' L
3 O; s4 q+ N! W9 V' `2 S
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。: f% e/ c2 d: \# _! ?& a2 O
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. }( h+ a, ?; \( Q+ s1 Q9 b; g
----------------------------------------------
$ ~5 [- c) j4 o" g2 Jimport torch8 W  H% x) B/ Z
import numpy as np
) N7 f- {. V" Himport matplotlib.pyplot as plt
: N: K0 ^' r& {5 s' @" D2 R6 ?% fimport random" x& F# t5 A+ H, |8 m

0 z" y" e7 W2 I# ?; i! |% Ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
# V( O; b- J" g4 D" {0 jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
3 P& [. q% [! B! A3 c; m: n. B" O  E  k- [) }6 t
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b- x4 p0 |8 y- {9 B+ y4 H
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
  t0 ?2 E( y' P: n2 x
5 D8 k3 B  C+ m2 K6 @epochs = 100
2 C! O; G1 f5 n4 z- o" h- P* p. E& ^  K  \4 P( H
losses = []
* u$ B6 n0 O# @) E  Z5 yfor i in range(epochs):( g! N4 t, S) ?; o/ u
  y_pred = (x*w+b)    # 预测( A2 D) Y2 G3 e6 \% P( X/ g8 A
  y_pred.reshape(-1)
2 ]5 v0 D+ j* s/ ^9 _8 \
7 I# g4 C- u$ y  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
2 X+ H# \" k) h9 ^  losses.append(loss)
6 N# V5 L+ P8 s% X9 x3 Z4 h) T2 J  
* ?# _" ~8 J* v6 E9 n$ f  loss.backward() # autograd# d$ S) i' K& s5 _1 ]5 s
  with torch.no_grad():
2 r8 y% O6 V0 W& m* j- v7 [# i    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
- F: t" `  s% O) H    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
  g! @9 X  {7 t* V  {. A  w.grad.zero_()  ; F& S, {0 y) x& c8 j& Z, b! X' j
  b.grad.zero_()
- l9 `! G. M6 _9 g! \+ l% |: S: c
2 ], v- @+ i; }' N$ W9 }# _' p' b" qprint(w.item(),b.item()) #结果
+ ~+ ~$ f! M0 A& C
4 B" w6 N8 P1 U. iOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
& q# b- _: Z! R( A* n1 n----------------------------------------------. A5 g+ H% Z  @  k3 J. Z- H
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。
2 r+ @+ F. b, u2 k高手们帮看看是神马原因？4 V3 F+ X+ Y- l+ H7 [
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
# j; Z# u; z& ^+ R: _3 |$ Z3 m8 ~) E% x) g
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？
( @0 `1 J  z/ x) F5 ?-------8 E, j5 B/ @" w/ e. I3 l" ^# y  u
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。
- M/ q3 m/ x& Q  s1 a) u-------
0 r; ^* `+ k  U- }' s9 w5 E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
- u# y, O, I7 X% ?3 ]$ z7 |9 f# c1 \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？( A7 d" m* s: g& }7 b( A: J$ c
-------
, I5 Q9 q! }2 G0 D不好意思， ...

) y0 v4 f) C3 S# V5 V4 h谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ v2 a5 `5 L; z1 R8 M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
. N: K2 f0 K7 m5 i
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
4 Y7 ?/ A. u( {$ H谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。5 H* q9 r7 N/ Y2 j" ?6 S' M
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 ...

) ^, a" b3 ^- `  h$ |; j% e: \) I/ Y
- S7 L5 C9 Y5 [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。  i# W% l3 r8 X
/ z: B3 c# p9 R  R% 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
6 a4 H! Y. @, J2 S
老福 发表于 2023-2-14 22:00
4 K8 ?; t1 v) i8 z) y* 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。) v+ l" _5 }1 O, o1 ?# d
2 h5 O1 W' E% A2 q" r' s
或者把b但的起点改为1试试。 ...

& V3 \/ v  I7 e( p; c6 T
4 W# [: ?+ i/ O( V) y7 f; b: d你是对的。
4 |7 ?7 `) w- E/ q去掉了随机部分1 }) J8 k: T3 |; s
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)9 v3 u6 x5 ]5 E7 |( J: L: \% v
y = (x*27+15).reshape(-1)
  J2 h# E% N/ C: I; v3 x! z+ }( ~+ Y4 Z7 a2 G' A  b  y5 }* O1 z
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了, ?, M* W, A$ w' J
w , b
1 h% Z' m/ G9 }, E: B27.002620697021484 14.826167106628418
7 V9 Y8 s' \8 r! V1 ]% D" w3 t  L0 J, |- h$ O8 T
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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