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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 * s; X! E6 F* i% I
  w  E/ P& g+ M) @9 h
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。+ o+ n" R! `% E/ r7 `
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：4 f& U* {8 G! ^" z2 ]7 y8 z3 }, t
----------------------------------------------
5 Y" I  J( \- O3 T+ P/ T# y8 z/ {import torch
. N' I/ X& b. S6 w/ u! A8 `0 Timport numpy as np
( m5 o: r& k! K; ~2 I+ limport matplotlib.pyplot as plt
3 e9 P5 m. W9 w; e4 z) M  _import random3 ^! {# K) v. Y9 p' O' G% x* q

+ {2 I( n1 p  R; v* n. U- W3 ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
9 s% y/ l- \& N- ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=157 \/ K8 V. u9 o, ^; |- g  x5 y+ ?
* e/ J# e2 m/ o, Z
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b# r9 a& U' C$ F) P" L9 R
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True). A: ^% t' w) L; s& N

; w& C4 _) l# ]5 L; _2 s; Pepochs = 100
$ }( X$ \$ c" O$ A: s+ V5 S( U
/ F: k8 |1 m3 T; f+ q7 h! K" Rlosses = []  g  l4 z9 [" R: h: c; W
for i in range(epochs):
4 C* C$ C1 U) P  y_pred = (x*w+b)    # 预测# N" f7 ^6 ]5 t. F; l. y9 u
  y_pred.reshape(-1)
0 T7 u9 m0 B# x- Q ( w- w  H+ e. d1 K: V. ?
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
$ K# c$ _- Z2 |* ^  losses.append(loss)5 H, j& ~) M2 f/ k* V% F
    I& q8 v' c% r' f+ @( i+ k
  loss.backward() # autograd
- @+ `- h2 C$ J. S* A  with torch.no_grad():
* [9 \. ]. d4 J  ?    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
) O  e: B2 X: z+ [/ \    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 Y, `2 w/ i9 e1 v/ b  w.grad.zero_()  
  ^) G1 l0 u  W  b.grad.zero_()% g8 B3 _& ]! U0 F: c

1 Z- Q/ e6 }8 ~, U3 G; gprint(w.item(),b.item()) #结果
* z0 J( G2 p  f9 e& D
$ h  b0 N# y7 [, wOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625" {2 J2 ]6 y% V0 E! q' }$ Y" m
----------------------------------------------: O1 q( G4 m6 [# K# P& i7 E8 J
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。: K* s. F  R, k8 ^. y
高手们帮看看是神马原因？) e" N/ T# G/ M* q, l7 {1 t
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 $ D2 B* i  F& z) p) x* Y7 p8 P

) u# b2 z0 \7 ~0 T! d: N6 a; 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？6 o+ v! F  ?" x/ z' t7 y+ l
-------
" g! J# R* r+ @+ D2 z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。# m9 b& K9 d. u1 {! [$ O2 R
-------0 Q# i6 G- _8 P! ?2 G* M" E# ^& g
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 19:235 n* X: ]$ T: t
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？
/ x" O2 g, D# j$ v# }-------
- ?' S0 k0 X* u( n1 q, d) r不好意思， ...
! k$ J& L: b: B/ ~4 p& S
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 Z. \: |, p& q# 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
. N; q& E  a. G- x+ z' H2 K
雷达 发表于 2023-2-14 21:528 t1 {# ]8 g. F+ t% j
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
  L6 r. L9 s' m/ h# 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 ...
' o7 h; c& B% M( v. i

( U6 \8 q. Y% |% 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。
% f- U- L# Y, @" d/ F' p
  U. B4 w9 J. b% ^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
3 B; c* j+ b, p
老福 发表于 2023-2-14 22:00, T1 r( ~/ E/ I0 q( @' g- V4 f
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。
/ P3 Z) W1 H- [$ d# D# Z
* g+ i/ H' q& Z6 D' _5 K  W或者把b但的起点改为1试试。 ...
& G7 H! O" D3 l9 e1 A8 O/ E
# s' X& \4 _9 H7 L9 w
你是对的。
. p4 B) @/ }6 {% a* C/ m去掉了随机部分/ _' W" @! _2 _' c6 \& `
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
5 A, G; P) b" P1 j5 u  v0 ]* Ry = (x*27+15).reshape(-1)
: b( i: j) B0 s% d7 f) u0 w8 z- [7 K' j" W2 p+ M7 W
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了# E7 ]5 R9 R" B' q
w , b* P" j. n( T" W3 ^7 l
27.002620697021484 14.826167106628418# E. H: m+ W" Q# t, A

) z' R4 v/ m  p6 H. D1 X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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