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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 . t' o/ Z+ ^2 ^* ^7 h0 V* a+ |9 r7 y
2 L9 d7 t# z0 O$ @( X' ?! O# g
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。4 ~" L) M0 L2 N  c- {/ f# n. ~
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
  m0 G; K* k" H* ~----------------------------------------------
# K9 D. r! ]8 t7 {import torch
1 _# Z& b- B0 Q2 ^4 I  U  Zimport numpy as np, _4 E) k) a# ~! W) A
import matplotlib.pyplot as plt
4 b0 W# J$ l* y5 w& V; nimport random
3 F5 m* B# l# N' a9 j* \
3 |' c& l) d6 B0 [, Tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
6 F& C! l9 e' H) O+ oy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
5 e. j/ t& h6 @3 q" O# `% _5 \. w* q0 J9 c, o
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b% u- R+ p8 k$ }: H+ |9 z
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 C7 J7 \1 S4 y; _8 F$ L' Q" @  \$ \) p3 W% N( ?8 I
epochs = 100
' o. y7 E1 d4 h1 u; p- x8 p0 L9 `8 K: U
losses = []  n' P6 P9 Z# o" T7 E5 j( |
for i in range(epochs):
* a9 w7 i3 J; N. w7 t  d" t  y_pred = (x*w+b)    # 预测* [+ W) w6 l# o& ]
  y_pred.reshape(-1)0 D7 \) m% Y# l0 N& `  O

: l4 F$ r; }8 U- G3 o! u  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss! Q7 n$ c0 J+ S9 t5 E
  losses.append(loss)
5 `- U4 a" `  G0 f7 u  ! p9 A5 |" O' Y! [) H
  loss.backward() # autograd
! }4 [% R( ^7 [1 `; K  with torch.no_grad():8 j& u) \. r0 U& c
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w2 c$ k' C( w: h) r, P
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ! V6 J; o6 y' g4 g3 i* h8 k' ]
  w.grad.zero_()  
5 D( z: D4 L0 ~7 |! \  b.grad.zero_(): P2 J% I4 ?. d# g; ~) O+ h1 j

7 m4 p1 H& k; U2 hprint(w.item(),b.item()) #结果0 W# M+ l$ v; |3 ]: N

/ L& Q- b+ }$ m8 a- }Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ t7 Q1 l, G* M) Z4 e; `7 L; h----------------------------------------------
9 T5 z4 r2 g3 U3 B+ y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。
; b; i8 H( {  u+ g+ F9 o2 j高手们帮看看是神马原因？: L5 X. E1 [7 O9 H! |$ Y* c
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
' C4 I3 ~( S4 ^0 @9 j0 C
( r" m6 D! o3 V1 m3 K2 D9 O6 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？) q6 A/ L6 V5 h3 H4 o
-------  N2 k! W) p% q
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。
$ W& ]( ^' C; D7 |7 f6 p' s-------
% p' Z- U& R2 R6 m# J5 Y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
1 i/ }1 S# C' o8 w( I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？
$ \1 Y2 j5 o( ?5 g9 d, M-------) S. a3 ^% ^7 Y' p- ?. y/ K) ^
不好意思， ...

" ^  @; g) S) ~& N% q7 F" h; H4 ?1 X谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# D7 n# e0 o- g2 G( }: |! H
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 ) h9 N, s0 S3 ^
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
3 U% c8 \. t2 J5 j# v4 ^5 w谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# ?* h) J/ v& `5 c: U& j9 k7 S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 ...
7 X& n& }" b6 a# X2 `

. g% {* D7 t$ o. y  W* W# ?. d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。
5 A" b& A( \) V! u
0 ~4 I/ ^2 ]# v; M2 n2 O0 g8 i. R) E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 5 _7 {" y9 p# q% Q' S7 i
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( }- p: n2 \( v: r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。
  g! ~; O, {5 w% v4 v- n- W
3 P5 \, B! e, Z7 P1 P2 }2 v或者把b但的起点改为1试试。 ...

. W$ q( o# N/ b
! T$ b6 X, V. P- |4 M+ ]你是对的。% b) Y( M2 X& B% |4 E
去掉了随机部分0 R% M& C4 A. x2 W
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
. `9 ]2 U2 Y9 y5 k4 H4 ny = (x*27+15).reshape(-1)
) ?/ m; B1 M+ B! l/ P
" t( i! |- \# `+ ?" e4 _3 n4 ~循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
5 q3 K0 B, ?3 s3 K' Bw , b6 |+ p: @: H: a. i
27.002620697021484 14.826167106628418
( j1 t' f% w) m9 J; S! ?) q, d  H( J6 W( v5 R5 K. k/ y5 X0 V
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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