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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 [, k# |/ X9 e* V, L( N3 ~, Z' Y  t6 ~$ N, x, ]- H9 t" w, [$ ~
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
" P( |/ A8 \/ R6 wPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：" A% b4 d) @2 m6 _
----------------------------------------------' }) d5 e8 m) l
import torch
) u0 I" \9 X' @import numpy as np1 X  J- X8 J4 m0 I9 [
import matplotlib.pyplot as plt9 j# O5 O8 u- ~( z: t1 e
import random( w5 u/ K* ]% _" F3 b& i" e& X# j
  U& W  p4 d+ p( j9 ]/ k* F6 v
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
3 X4 _. X" O) w8 B3 D) j6 c! y3 By = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
) W% r$ v3 N7 k( v; y4 D% d2 |
4 m' j8 t4 }( c- {$ Xw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 |- i  Q5 x$ u* k0 i; w# N8 v
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
3 I) m* z" P% h) j5 H9 j6 ?: H( C' Z  u3 l$ E/ Y; A
epochs = 100& {; w& H9 X& N$ W1 c1 t4 E
% P; f- i0 j* y8 k% |! \7 Z
losses = []
$ Q* T" x, O4 F: i8 O3 _for i in range(epochs):9 G, `$ z( h  Y9 ]2 l% ~
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
5 F) ?7 k) A  I! B9 v, H  y_pred.reshape(-1)
) L6 l$ T" o" _( k, c& S6 L
1 u, r: }, U7 S/ e! M$ O  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( n$ y$ C- n5 ~  losses.append(loss)% q3 v  L7 H  g) f+ ], \
  1 f9 b# X) B2 H2 M  |
  loss.backward() # autograd5 ^- p, N& ~/ y+ B
  with torch.no_grad():8 w6 |7 x( R7 U& \- x0 A" K
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
) A( n1 M8 k' _" b$ I4 n9 Y( L, [    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
* }3 z, N2 h/ N4 m' `2 }5 P, H  w.grad.zero_()  ! B, e" @0 ]& k& G( l4 o; o& w
  b.grad.zero_()
( B9 ^$ z8 f: f/ K' U2 N2 s7 Z5 n; N) f/ p( J3 B
print(w.item(),b.item()) #结果: y( ?7 F4 x8 m0 W- o

( {- b) @& s! K- \' o" LOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- y* L4 }" F$ J4 H; v----------------------------------------------
/ z. Y7 @- D( q! [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。, ]$ Z' a7 O3 J
高手们帮看看是神马原因？1 a1 o; e7 ]! K3 [# b% V% y
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
0 s. H% H5 E2 C. X+ P, ?. J; ?% S4 A% n; R1 [  q: f/ e3 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？
, L+ Y" Y% \. Z+ c( [* ]' [/ R$ i-------% ]* A1 b* w( Q1 K; h# k: 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。) g! c% l- Q. S) p0 ^
-------- c; f7 `) ?( _; t7 H
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
3 ]: C" U# [! `' A2 ~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？. b* x# e9 F7 G" T7 u
-------" g- i: B+ P0 X* \
不好意思， ...
; y' r8 W, @( N- G
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。+ W; J2 ~2 {( b2 Q) e
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 & m" y& J5 m+ |% V; Q! T+ B9 e
雷达 发表于 2023-2-14 21:52. y0 ^2 K& o2 Y# r6 I! I9 r
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# u8 Y$ m7 E: K) R0 x
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 ...
0 b0 K. t4 M! j9 y/ i6 \4 W& B5 Q. h

3 o; g  e( F# g  `' a0 S) U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。
4 Q. L- _: S4 d1 K4 @- {. p( k, C. @# W
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 ! l% @$ O. {; B7 I4 {, u2 O
老福 发表于 2023-2-14 22:006 L7 k  F% L8 ~6 u
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。; ~" A2 v+ S* O: G( J: o
+ l8 @7 {5 p2 A: S: L& d3 H
或者把b但的起点改为1试试。 ...
1 P3 g- m' r0 |
8 w  l, [" M  I' B
你是对的。7 c0 e2 W* e2 Q% Z; u$ P0 Y# H
去掉了随机部分* }& U* |2 P1 s8 T7 s/ D
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ r7 l# I; l' l+ g, dy = (x*27+15).reshape(-1)! x$ e0 T. x% C8 n. j
5 Z9 L1 O0 d1 l' U8 O9 K
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
- m" i5 S: y8 x5 T9 xw , b' H( ]) H, G. `. P# D6 Z1 Z9 v
27.002620697021484 14.826167106628418
. ~' U9 N6 A  y- C8 |; o! g/ n/ B5 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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