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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
6 Z2 y# z* g$ ~3 J; _( e; S6 j
9 t& d; }7 ~" ?. P# _4 Y3 O1 `为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* }0 a) j4 J- R! F6 h! Z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：6 o( B: K  {1 c2 x
----------------------------------------------
$ h$ B+ j9 L4 p: D* e/ ?  ximport torch$ t8 w  \' W) v5 c8 L8 Y( |
import numpy as np
& n5 ~- n, ~( c; nimport matplotlib.pyplot as plt
  f; F' M8 R- fimport random3 W0 M1 r- `3 L1 ?3 h$ A

9 N% h. u1 @0 Z' hx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))7 S! a% B, O: w/ q1 R% B
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15$ I* r; l, |2 y
- b: B4 x6 s4 r" j9 P5 z
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b; v( w2 i' C8 V, s3 U# s% F
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 c$ j8 }$ p! B' k! d3 Y( R4 j* A' }
epochs = 100
5 T" ~  D* o, L: L5 M* q; T* Z* S  a% h0 f
losses = []; w7 I) `* [# Y& M4 ]
for i in range(epochs):' J; E8 i) N1 g+ R+ U4 j
  y_pred = (x*w+b)    # 预测+ y- ?2 p& Z  V! y. D
  y_pred.reshape(-1)/ o& o  R6 L1 L! w7 t
+ V' x6 x5 z. y3 Y' a- }# X
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss7 d5 k( h; |' D
  losses.append(loss)) ~, F! W; \% X6 {
  
+ [2 U& P% e- w3 R# P' }  loss.backward() # autograd. v- \6 A. D5 D: p5 ]3 n' C
  with torch.no_grad():
  u( M( h& T8 r3 B    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w& s: Z2 p, t) E
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
0 e/ N; W$ v& ?7 o0 l  w.grad.zero_()  4 n8 L9 P9 y4 C# ^3 Z/ l
  b.grad.zero_()7 Z1 S+ n+ W/ H# B

  n0 O+ q7 H" s4 f$ w  ]6 {4 |5 Bprint(w.item(),b.item()) #结果
" g  C: {/ Z' D( J- t
, u$ `- Y1 a$ l$ GOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625( X0 K- L3 p) T$ }/ n5 h
----------------------------------------------
5 y6 K5 J; {7 E$ R4 Y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 E  S+ \4 Z# d高手们帮看看是神马原因？
* Y" y3 d) b) g. L
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 6 X. F' f/ k" B5 u% E) v
$ c# f4 g: P: D1 f( c& d% p4 w7 @
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？2 U4 u1 T, \" g3 C9 J* y; }% ?
-------
  `% x3 t5 @% s  t1 _+ v1 `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。
$ ]  f4 p: A, U" J3 o6 Q-------
4 `# m. \7 \. A. g: |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 ~; n6 E  R# P5 X
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？
4 A$ d% g" c# }: _1 U- h-------2 ~2 Z3 ]& j: A$ W
不好意思， ...
0 m  P+ Q* A9 Y
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。' _0 v: B# _$ L/ X0 ]0 I
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
3 B0 L0 c1 N5 ~  M& b: e
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
7 R0 R* Y/ o/ z  U  Y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 R* F1 O9 g$ i  z7 @  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 ...
- N$ z4 T% T0 N6 d

3 x2 `! [7 o* M  N7 V6 V* q6 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。
: W1 j4 c5 R8 x5 ~5 `, D3 N
, {* f% I4 T: X* P* U0 O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
; p5 Q& `6 C9 s# j
老福 发表于 2023-2-14 22:006 }1 w3 h& }' S' i( D. g( B; ^
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 N6 @. y8 W5 S- Z; a1 F% ]0 ?
6 u( K2 F( b* q2 y1 x; T或者把b但的起点改为1试试。 ...

# c) o0 C- m* v* P) _4 {0 n$ |% P$ \6 e, T$ ?; `; X! N
你是对的。: f6 W4 n% ?/ f, I- ?7 L
去掉了随机部分
6 o( Q% g! {7 H& a& R#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)( x2 n2 C3 }6 g) l
y = (x*27+15).reshape(-1)
2 A$ w) Z+ J* _2 t2 D' J- [, i* e. H% ~% r) ~* ^
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了: d" K0 \% Q- Z* c- o4 j5 ]
w , b% @: T0 g9 Y. i/ p  ^5 h
27.002620697021484 14.826167106628418
. \/ _* P' }2 X1 w' v) g7 z
! e0 h" M' e5 y; x# l4 l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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