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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 / C. ^0 ^" t" U  @! y# x3 S

( |3 C) \7 |; K( k# L7 s为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。  O2 L* N9 g8 k- w2 f% Y; c
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：5 n* d% Q6 N6 g2 f
----------------------------------------------
4 a, M- W. z% W1 c, c$ f$ z* W  Pimport torch
; C: b( t9 v7 F) _2 H- {import numpy as np1 k/ c: H/ O2 x& j$ C4 }
import matplotlib.pyplot as plt. b, h; `: @6 E  v9 M; k& G
import random! y& f+ q3 g% B

- D5 o9 [, `% ~" `( Vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 G- L6 f4 {, Dy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: ]( d2 n3 m( v, `6 V1 M

  Q; C( i1 x9 f$ {; S7 D. tw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b; V  V# Q( A7 q# T
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)0 X" x) ?( l) @* p

* a+ W) O+ P6 hepochs = 1001 C3 K8 g6 }: }5 ]

' U% H2 X; ?2 Y4 C' H: P5 m9 {% Dlosses = []( ^& w1 r$ l8 |- P  {: f
for i in range(epochs):
" [( H$ Y, R' p' V  y_pred = (x*w+b)    # 预测
5 O2 `- U& J# S% n7 N4 T5 m  y_pred.reshape(-1)# {& y2 p4 \' N# }% j4 Z7 K

  Y6 t3 _+ _) [, Z4 l6 C  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss* e6 w3 ]; l- j7 K  E0 W: G0 Q6 B
  losses.append(loss)
; e0 W; l( H$ \; O; _3 [# `  
- Y) |6 Q/ k2 R5 Y3 `2 o* \; B: ^. Y  loss.backward() # autograd
* S" P! o1 Y/ j  with torch.no_grad():$ D# Y* u  F" U
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
3 I, T9 C, g+ Z( v3 E* k: s    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b + h6 P/ i; c3 y8 ]; ^: c( E
  w.grad.zero_()  6 f( m" D4 I( m. N  p. `" p0 c
  b.grad.zero_()8 @! k/ f  P( W* [
  i9 A+ P8 I6 z- {
print(w.item(),b.item()) #结果% a: k4 V9 J8 ^
9 @1 L  [! e1 f- n; S5 Y
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 ?3 ]7 P7 I% Q; B5 n. F7 a) |2 W8 S----------------------------------------------
0 d  x  a0 s# J  O% z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。8 I: f) z5 Y2 m6 G, N2 E
高手们帮看看是神马原因？& t: u' ^  Q: U+ g- {
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 g9 K$ \* w+ k6 T5 r
% v4 }5 H3 r, S( o! _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？
3 U1 P4 d) X& Z-------
' [/ Q6 G. @4 S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。1 I2 z% x/ i( u' n' I+ d
-------
4 e$ A4 d4 K$ R. d5 {0 p( v# o) 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
  z  L$ [! a; {+ n8 e2 o; l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？
3 S& m5 I2 E6 m  {1 J/ Q7 O-------, U$ v2 Y! S  X5 G( ]8 N5 X4 h
不好意思， ...

% ^6 x7 v: Y8 m( ?, s0 l谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 _) I4 ?3 T7 B& X, Y7 S/ 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
6 l2 z" y0 B+ {/ ^2 ]" _
雷达 发表于 2023-2-14 21:526 f' S. y" S, C" [! J
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& e2 w% Q- T( M" C+ A4 N! s3 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 ...

0 ~# X  v- N4 ?5 w6 `7 L9 H
( k( S( Z: I8 H" O( ~2 S2 n5 I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 z3 w; [7 I3 \+ R- i
4 |; H: @  s# H9 m2 o" n' s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 2 R7 ^# T4 C; A9 F$ o1 b0 E3 E
老福 发表于 2023-2-14 22:007 m  \! v9 q; O5 c$ g
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。
7 _1 ?0 u" C6 j; {! r' Z9 |4 M  `# x  P- P0 g, L* J" `2 b  _
或者把b但的起点改为1试试。 ...

/ J5 {; T8 F) h2 x, ~9 C- V
- `3 s& B, h3 j/ p9 Z你是对的。5 N; Y# {; y' Z3 M
去掉了随机部分7 j6 o! J. W5 ^1 l% j- x
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
9 l' |4 F: }5 Q/ ?' G. v' d6 y" Xy = (x*27+15).reshape(-1)9 y) v0 b0 l: \) N1 x$ _1 C

. s( M; d9 M6 |9 T循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了5 j9 f  ]8 D( p& T3 b% k" h$ \
w , b
$ W% |* s! g5 |' E6 a27.002620697021484 14.826167106628418& S3 L0 `% D2 {- ?4 s, I2 p

1 [& j- [- L6 I' \3 H( 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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