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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
" k  P) J' a+ z; W; f: [3 N4 U5 d5 Q* K( _: K/ ~7 Q) z
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
* S% S  H! l' [( m; Y/ J& O$ N" tPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：! A/ c3 @  R1 Q( ?1 Y& R2 F
----------------------------------------------
. P& E, c# A% h1 G$ himport torch
6 O* E* ]) [$ cimport numpy as np
1 v$ ]& i" G/ u4 Mimport matplotlib.pyplot as plt4 p6 K  X/ Z, c7 G& U
import random* x3 o: `6 e0 u# e  d
4 ~& D7 W2 F  _! `+ L
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))( [! L$ ]! P! E- S* A
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15% o6 ^) J7 f. S# I% V. V/ W& i

/ L1 W. I/ o& y! t% t5 Yw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
4 I* ~6 T9 W' [+ k, ob = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; \  i: ]% u: b# j% w& z
3 Z  d9 |( ?0 d4 c7 k2 q9 o1 e6 W0 F( bepochs = 100
/ q, @! F, q2 p' \
* b" J# g0 L( r' d  olosses = []$ U' |3 ], K7 [. e
for i in range(epochs):: Q( N& j, u" K7 C$ |, L
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
) v5 C4 c0 d5 O  y_pred.reshape(-1)
7 M1 t5 \- c2 @9 s) v% w
0 S) c3 H: r  T& Y$ j' ]  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
1 D+ c, O/ V. j: N! v" f, w5 F: u  losses.append(loss)1 x- P1 b6 Q: g8 P, ]
  
1 I4 C& z, q& M4 [! t( w7 P  loss.backward() # autograd
% W( y: n: ?9 P1 B( Q2 x6 ~7 ]/ B  with torch.no_grad():" L7 w( }  y8 J
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w' u( n+ g* f, A+ _5 ^; t  ~5 ~, a+ g
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b / t9 T6 `' E; p: y* B( \4 V
  w.grad.zero_()  
% ]# M& z8 Q. z9 ?0 Q6 h  b.grad.zero_()
1 l: I- N) G6 @+ _. |" L8 u" L% u' o  v+ L5 T/ w: l& [
print(w.item(),b.item()) #结果
* Y5 S! P( M1 L2 I7 U5 W
  q- Q. A0 c, ~! l( HOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
& ^0 l/ E0 [: g  `  z$ g----------------------------------------------
  a: D. o8 Z( J* p; n0 m0 P& d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。
# w+ `( A! j& P高手们帮看看是神马原因？
  c7 c, w9 t  x% B5 I
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 # X+ F5 ?2 k$ p$ o3 u

' n; a3 d7 n, [5 Z" W4 U' [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？' \8 o, L. o% z1 p" Z
-------
" ^+ V' v4 Q5 q4 i5 j6 q6 F( t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。% g1 R$ H$ e/ f2 U# x
-------
; B' l. C* v& |$ f' s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! M" ~1 H/ s2 O5 a( p' c6 b
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？5 a) G2 F' u1 _; m( ~4 Q2 A$ l, k: q
-------" G, |2 e) c' Z0 t
不好意思， ...

6 C6 a" k- H% z0 o7 U* A谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; S) A1 @& w( b; \- 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
7 Q: t/ u4 n: ~8 @8 [/ V/ v
雷达 发表于 2023-2-14 21:52: j7 n9 P6 f7 I9 A
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
2 P- q3 j+ [* p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 ...

& T- k  R6 Q, N( {! j+ _2 x" c; N- M. \7 ^. W3 K: _2 M. Y2 A
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。
8 ~/ I* u# Z; K+ `4 A0 f' s9 `; [0 L" `* N1 `! G# M
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
* N" j+ \  i) z" h( `+ N0 ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00
* w  _9 |) g, _4 p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。
( @* ~( @6 W( J
4 w0 y+ F6 T) x7 q或者把b但的起点改为1试试。 ...

  P0 s8 w3 _' P  q& U
% L0 \# l& e, k# N9 l你是对的。0 q* _# W' J# A
去掉了随机部分5 [0 x2 l* s# X7 P
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
6 d1 ]# {6 F. j6 Fy = (x*27+15).reshape(-1)# M- M) a7 _9 i& _8 w+ v2 g

8 k2 u' b5 t1 {8 P循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了+ R- K3 P9 r, ?9 n
w , b6 t$ P  @1 ^/ n6 X2 ?
27.002620697021484 14.826167106628418* S9 d3 F* P8 ?
, Z$ o1 B, ^* q1 F! S
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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