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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
2 |. ?3 p) |- M' Z% {# _
1 V" r8 a2 }. k7 I( r. h为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。$ T8 }, f/ `; F- @# D
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 S1 ?  t3 r/ r: W! I/ }
----------------------------------------------
! L' F8 ~4 M7 J+ h- x4 Wimport torch. s( k: B) f9 `
import numpy as np# G7 O$ }/ P8 H/ f
import matplotlib.pyplot as plt' j7 Q4 K) O; X# f& R0 C
import random4 q+ H4 ^. Z! N; l' i
3 v( I3 y, d  z- Y0 u1 I
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& g, i, |' [; s7 qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: n: y) S: s2 w$ t6 l9 S

1 X: l2 a' M7 b- A4 m) Gw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
  Q+ B* E1 [4 p3 I4 P; Eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
- Y' \0 `- [7 z/ ]: j6 |) ]4 z1 _- E
( X4 A7 s/ D( [6 l' S2 P8 Iepochs = 100
2 u9 `0 Z# {3 Z3 D7 d! c5 r/ {
% P+ a* l5 \' e! V2 `/ @, Y# ilosses = []. l' Z6 Q1 p$ p, [9 o
for i in range(epochs):1 I5 k* @- U8 |6 v0 T  T# i6 U
  y_pred = (x*w+b)    # 预测: S3 D$ f' g7 h
  y_pred.reshape(-1)
8 c" G. H6 L* L9 C3 p# k) | $ D5 d5 X& d7 ?3 w8 q! j% D
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
, W  w1 {" O6 C; U9 i) p$ C  losses.append(loss)9 v: n0 J  ^; ~2 w
  
/ d( T* [1 v8 h! s9 c' h0 R  loss.backward() # autograd& S0 T# z2 @. y: K" }# P, v
  with torch.no_grad():3 w2 E- @6 n+ ^$ v' @* g' D
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w5 I) r$ W) r$ ^6 P4 B
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
2 g" o9 K- g/ Y: Q  w.grad.zero_()  : l; Q' W  d" c, R
  b.grad.zero_()
# f8 v1 f" @% @; z# F! K$ e2 g6 X8 D, F5 P/ H3 a* O# C
print(w.item(),b.item()) #结果
5 c, F8 @4 n1 O. \# K3 r1 ]
' |. K: D/ R5 R: G& a# c/ VOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- p3 I* j. @$ [----------------------------------------------7 B- b2 {) V8 J9 R4 ~, a+ G7 B
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。5 L! o: b, |3 Z! i; Q
高手们帮看看是神马原因？
7 a) e7 M* K) D  N' Z
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
) j, M: }; G1 G# U. c3 y5 o
: Z$ Y, B# b3 W( b' S4 u5 J5 s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？
/ E1 K, Q7 Q8 Z6 e& x! ]-------. U- s% h- k* o2 L- z, w8 u5 f% h
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。
8 n3 o0 x& I( i! h8 ~1 A3 Z  n-------
* K; h/ w1 x. B/ M+ b; Z! d# f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 19:234 L/ A, e3 W; R1 J. _+ 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？& _/ A& b1 Q9 n( t# v9 B6 I2 P
-------4 E5 N1 r4 q- c5 X. @5 c+ ]
不好意思， ...
2 j! o' }0 ~4 m6 P' ]
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ i' Z+ b: ?% G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   W' N* t) g( f4 U4 u) ~
雷达 发表于 2023-2-14 21:52: x# t" u& \- H
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 K( c- D# C9 d$ m; G# J# Y& V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 ...

+ u+ E% j$ z! v! Q& U) w3 H9 z, f4 A4 }" 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。: I' d# b3 q+ O! T

: D9 b$ M4 @$ f( Y& m7 z/ B' N4 p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
! ], _/ T8 g. S) E8 n4 h# J
老福 发表于 2023-2-14 22:00
9 |& X6 x+ a. ~* a4 s% ~* z1 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。
) ^$ s: K: ?$ S* o0 \( H' F( G9 d8 L( v. h4 F' ^/ j* ~2 |
或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 x* k( k# L- T5 f

$ j! Q) T8 T: K( E你是对的。: i6 U& P5 ]& y8 w7 R% L# X) N
去掉了随机部分5 p7 Q8 ]; {7 F+ @9 K1 n
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
3 p' u+ z/ x1 o! J, fy = (x*27+15).reshape(-1)) V6 G' I8 J5 P4 E6 s
. m" L$ X6 e6 f6 h5 `, ^' b
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& B' M6 C8 m" c6 Y1 E$ Ew , b
$ V7 m! O/ I0 r4 {9 z$ N+ ^27.002620697021484 14.826167106628418' t6 Q' q6 u1 Q9 x3 z
  m& H: r; `) J& w8 _; R4 d
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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