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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 & z2 D, n- ]1 u$ M  B9 }

0 C; T* f& s& v; a" a为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。' _( J7 w# G% d  H
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：8 T, H( F) e4 j8 o
----------------------------------------------
9 i* |! N4 V; I3 h* ~7 _import torch+ n  I, j+ p7 c# e- R
import numpy as np
/ m- d: Q' G: s. ]5 Simport matplotlib.pyplot as plt* w$ e8 d8 [/ M( O  R
import random) U. m3 `- _3 x) Z
$ [  r5 p$ V7 {9 w0 {8 [5 I
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, i% Z+ g+ u2 O3 E( A% Iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
( f& W" K- u2 X7 k
* Y/ V5 s& ]  F3 X) y, ~" \* dw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b- ]$ J7 g. O5 X/ {+ ?$ c6 l9 R. d2 v
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
3 X3 X9 ^- _' U% M0 c
# {; n9 N: V, e* G1 J- yepochs = 100
0 B6 O" k4 M0 }3 i# A, K2 `
, A# @" J0 @1 E: v* ilosses = []
  u) ?, V2 B4 b! L; E  Ufor i in range(epochs):
( P$ x* ^: E! ?7 p" ?6 ]  y_pred = (x*w+b)    # 预测
+ \* Y9 g2 }0 D, x1 ~+ {! V  y_pred.reshape(-1)4 W$ }6 q+ x; @" r0 ~
9 `8 ]- T: z5 s: G% H$ r8 y
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ w+ d3 }6 z$ i& ~8 m9 B7 F# c. G  losses.append(loss)7 l* r5 e  w. V0 z5 J) |2 L7 b* C6 C
  
/ }! Z, H: D2 c& m: _4 M/ J% ^, w4 U  loss.backward() # autograd3 Q4 c" j' D0 K' k, s6 @$ |) l; R
  with torch.no_grad():( i% i: R( o9 O& G) K" m: V' ?$ {
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
8 I; k( j! W; `, D# I3 S    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b & R  {3 _% @1 g+ ~4 V  h
  w.grad.zero_()  
' Q% t1 V' a7 x' N8 q' |  b.grad.zero_()
/ ?+ ^; Q/ n. k- F& v
1 G4 K( T0 A, d. B1 f: ^print(w.item(),b.item()) #结果
( X8 a+ R' r( j6 t
4 J9 z5 N6 ?! g6 O) j9 kOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
/ Q+ i, Q5 ~2 K----------------------------------------------
& e6 D. J1 e7 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。+ U" O4 l: ]  U0 z
高手们帮看看是神马原因？+ ^7 `. ^6 P$ _; [3 J* Q
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
6 _  Y4 I2 W0 c: T0 t, E  ^" I
9 s! b2 t& P: b2 M: t/ N" \% ~4 E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？
  G4 U( B, v% F) d1 o5 }2 j-------
7 w; @  ]# }. U6 A5 y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。
& B+ n& a' |, @-------6 V! n2 P, A3 E% l- u" L7 |- 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
, g# g4 @! o4 ~0 F8 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？4 D3 G" D; S: n6 p# F: m0 Y
-------
* @5 ^+ ~+ Q2 W. l7 E3 `不好意思， ...
2 f: C  y" A5 X
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, @/ ^/ ]3 K9 {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
: V( H8 {. a: t% I% f* ]
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
* f+ x4 Q2 X" R' n# x3 \) l% x谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" b  P7 r' s% H& K+ 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 ...
% f- @# A* e4 a6 b' L& x
) j) ~( ]* \: H! M6 g# f- z
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。* l- H) ^9 J5 ^+ @9 |7 ~! _
+ }. E2 G* ^0 Q) 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 . M  e5 d; k8 U: C; V! O
老福 发表于 2023-2-14 22:00/ `2 e: [4 g+ O" x% 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。( m" N  A0 v. ]7 O( ~+ F; _
+ N/ ?9 X" |' q, C8 E
或者把b但的起点改为1试试。 ...
& t! j1 F- v+ ^4 X8 c- y
6 X* D) J( e6 e5 l
你是对的。4 d4 B7 K7 u% ?' v
去掉了随机部分+ n! E& }( i9 s! y/ D  v
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
- U4 M$ ?( s: i* V& z" py = (x*27+15).reshape(-1)
1 `( c; F, r- x* I% F# `! f9 _3 \/ e/ _3 @7 r; O
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" j. W: ]: B( y6 `' v
w , b
$ I+ _1 X! h3 |1 X' l$ `0 E" i3 X27.002620697021484 14.826167106628418/ ]; V9 F% j* J4 `

' ]& L' A7 v! V! a+ k8 H9 n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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