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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 U3 J, J" F& G, b( K8 ?
* B$ o6 \% \, P
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
$ Q) M+ t: S1 nPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
7 Y$ a9 D7 ~. k6 |7 l) `- P: W----------------------------------------------
* l, E# N# L5 T! M- Simport torch4 S* @7 B% C5 ^2 O' l& q
import numpy as np' `' S8 [. z( R* M2 W' m  Y* }  A! x% c
import matplotlib.pyplot as plt
4 m+ \/ e: K) K: h( zimport random6 V+ u  @" [+ V! e2 ~6 Y; ]: g& }5 U
7 F: N/ \/ ]" T. o- B- }
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" Y$ Q* E6 C+ z. \2 s+ w
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=159 ^3 x% \2 M) Z  }) |! i( x

- Y7 i. X) z! I3 J2 x. k1 I4 |w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b' i. V+ A) s, j$ I  p
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% b* y5 q, q2 l  L4 F: {. P7 A' ~* t- n4 e6 n) k
epochs = 1006 U8 u. [  w9 I4 b1 o5 L
2 p; |: }  t$ r  I/ b2 Q
losses = []
1 W' l0 K& {0 S/ \6 H9 a* Zfor i in range(epochs):
8 q. R2 f! a: y  t/ R1 g( d  y_pred = (x*w+b)    # 预测1 {: {. L( @# d5 D! i$ q
  y_pred.reshape(-1)! n+ @0 f% L3 c4 O5 a( f6 V+ `

2 d' f4 q6 b- C5 q& k+ F# A/ M  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss3 G4 }/ w- L# H8 V+ d% L' m
  losses.append(loss)
7 A1 \$ G6 Y" z& _) d& G' ?  
3 s% c- v+ |7 {# |& W! W  loss.backward() # autograd
% O" G9 j' v4 x6 `9 h8 x" q, {& x% h( W  with torch.no_grad():, R: u. ^+ R/ O6 t; W
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& I! ^% o9 \7 l    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
* d) B5 K* b% J. R" x- [  w.grad.zero_()  
4 G9 M. q9 ?% Q  I$ V0 F  b.grad.zero_()
3 q) y3 E2 ~$ u. x* K5 {) p) f; G2 i$ T0 i3 B+ ?% U* t
print(w.item(),b.item()) #结果
7 `8 N$ y* _7 ]& Z; G( B" m8 C% s/ u
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
+ r! ]1 ]. B. L) C% n$ e: C2 [----------------------------------------------2 v& s1 ~- t2 R, w6 ^
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。
9 t- q# h; P/ c3 [* B% p$ {高手们帮看看是神马原因？
( U& i( _3 ]2 K. U  S
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
" L: c& G% k, D1 i+ T: n. B* R+ b0 @
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 u  ~/ _! |, d* H
-------. L" q5 f6 V" W. y
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。
$ I7 s* J7 N" [2 J-------
& ~- I' M6 m* j. }! }, J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 19:231 d* i8 D; k) P) @, }' B3 i( j5 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？
. W$ R, ~/ x. ]" V" x-------$ W6 W$ y+ b$ [- Q2 _9 c/ I
不好意思， ...

( K$ H- T3 T+ R9 T. l$ K' ?, G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。5 D0 R6 k/ p# R7 j% o+ 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 # Y( u1 D+ L% c4 [
雷达 发表于 2023-2-14 21:523 W7 b* W# Q) P! d7 i: ]+ @& a
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" ], b, m9 n5 _8 {* a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 ...
. S7 ?% V) e- Y4 Y- J  s
4 p% ?+ V6 ?0 |& U
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 L8 e+ R5 t& ^, E1 t7 M0 i6 k

% E+ J: s5 H; D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 + W. \1 t9 R8 }2 h- o. L" z# {
老福 发表于 2023-2-14 22:00
" t* h9 K) o1 k7 g9 C8 ?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。
) ~# H/ r) G+ q. W0 Y  U2 G) C1 c  t" e0 x5 Y
或者把b但的起点改为1试试。 ...
, U- a' c1 q7 \3 o$ f

$ g/ d! }1 J+ |6 y你是对的。
6 [; c) ?. [4 ~8 z- G去掉了随机部分& s* x5 a  ?5 Q$ |( l7 ]
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
7 R. X7 @9 I. @9 g. Ky = (x*27+15).reshape(-1)) D. l( q4 I% G- x8 d
! c8 s& B! [( [# |% j, [# [+ h
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
% L2 w$ l" P' uw , b. g7 x2 X5 Q1 O; I# i0 V7 S
27.002620697021484 14.826167106628418; Q& S0 u8 T6 J* W' T+ u

% m, |1 G) R5 t& `( k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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