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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
! \: j( \& z" Y5 y; k- C# }$ Z2 D
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。/ o" b: k& g: p7 T
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& D$ G- g) n- \: j----------------------------------------------: I8 H" j1 M. ~+ e0 J
import torch- ^! b* c- r- F8 t" v2 Z
import numpy as np2 q* Z+ ~* D) J/ M$ F
import matplotlib.pyplot as plt
" k2 q( `- A4 T! u5 Rimport random6 A! t0 W+ m8 E& N* G, x
( ]0 B; ?% T( p* I
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 d) p; x4 U3 l' f* n6 By = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
' G. @, s3 A# g4 V9 Z$ G& x/ h% Q+ W( N
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 ]2 S& a) f1 W  ?  h& {
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)1 ]3 B4 f; a# v0 J2 ?9 m6 L
3 [2 l  N. f1 |& N( \) q" }
epochs = 100& k3 R+ z$ H+ f
! ]$ \/ I8 i6 f) ^! Z
losses = []
' }! k5 V" c& q: E% z, V% Tfor i in range(epochs):
, V; D4 T* T5 A4 J( e  y_pred = (x*w+b)    # 预测9 M9 d* [$ b$ l5 ?
  y_pred.reshape(-1)
5 k+ o# O/ j& @2 @3 t/ Y 0 J% F( R+ h% V! {; Y, N/ A- [
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss7 s9 L( m4 ?$ ~; t8 J4 M
  losses.append(loss)
  \* R8 M7 t* ]) y/ ~, Z  6 q  @0 `8 }: k( h6 R; a
  loss.backward() # autograd# G1 H8 v9 q4 d
  with torch.no_grad():
$ ?' o: O& ^$ I    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& S" x! A9 {6 L7 ^3 ]    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
5 z2 ^( j' B3 t2 D7 b  w.grad.zero_()  $ S7 [" y* z4 a/ _/ M1 p
  b.grad.zero_()
/ }* v  g7 ]" F8 D: p
* h1 M1 G3 X8 L. Fprint(w.item(),b.item()) #结果
0 i% [- k+ H  F  o
3 V- q! ]$ \" x2 _7 Q0 \0 @Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- H0 N$ W6 f: g" Q& p/ l* K----------------------------------------------* K" |5 ]7 [6 m, x
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。) {% N' _& A) l1 [
高手们帮看看是神马原因？, q8 r/ B% f( N
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 + |9 z7 Y. {3 c9 n
: V+ @4 K* }. l& Y9 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？, W+ X$ Y! W& m. i9 b
-------
* w3 f6 E0 h- e: a# e$ ?% G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。
$ `7 S6 x, N) z. ?  _' P: I; \-------
  m. F' m% z* f! b% ?3 `$ b) 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 19:23
- v. F& y: x8 F1 G+ J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 C/ V" d, O2 h
-------1 G# P! R/ ?/ `1 z- B" ]' v6 `
不好意思， ...
" S4 [) M% P+ A  K' T( D. Y
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 `; t  ^3 V% _  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
8 n, r3 C0 s( O( ]7 |/ E
雷达 发表于 2023-2-14 21:52; V  J0 p7 N. O) G. o- t
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
! m1 t* o$ O) T$ i* I8 G/ H" {2 j* 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 ...
, }$ h! V; ?/ ]: m. O. X' Q

4 p+ J0 m+ o, ?1 _' g9 V- 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。5 F) y/ e& p; N- B

+ k" v) v' J' a# P# d, k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
9 r: J4 C6 v9 h; b3 n
老福 发表于 2023-2-14 22:00
, i: Y% _$ G, i3 y6 R1 ]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. b& w( T6 h8 b  w2 A4 d/ _1 ^: H1 J1 N" {) i, [: X" G! A/ _+ \  K
或者把b但的起点改为1试试。 ...

. g; i' J/ m* W' S& }8 u& O" W( \) g$ m4 X. j0 c& ?- Q
你是对的。7 y* _0 O9 Z5 ?2 u, z$ v, f
去掉了随机部分- \. Q- L. d) A: r
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)( P; a5 g' z" h' I! W* W
y = (x*27+15).reshape(-1)
2 Q* O  r9 P) p3 s8 F5 I( t5 D+ F" Q5 P8 E$ I" T* F5 L2 d6 Q. @
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( _; I3 g) C" F( I* E3 b0 g; ~6 gw , b& d: x" d! }  V8 E! R' G5 _
27.002620697021484 14.826167106628418- V3 T6 ~/ b2 l

% y6 p+ e8 R7 k& H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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