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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
, s" M9 G( N$ ?* I: k' _( n8 I8 U
, t) L% I9 D: ^4 W. a  Z为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
9 P, l9 e( \# j4 `+ x2 H+ CPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
* A, z! ^. Q/ [+ w# g7 j6 M----------------------------------------------
1 r2 R7 E( M7 {' Y; P4 Simport torch
5 M4 g" ?! j  l+ simport numpy as np
/ [2 @( Z1 E9 z' P: S1 |6 ?# aimport matplotlib.pyplot as plt# i; O' `* Y/ T& `; ]0 m
import random
4 O4 _! B* w9 u$ s7 l0 }. w& p6 g$ l& }; f- _4 |3 s# K1 @5 R5 E
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 o* ?8 J- b! i/ |; }: iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15( C  V' ?% b( y

# h7 J3 k% J, P$ Ew = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& W- ~9 s& p4 k' i3 W; B  W+ Gb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 |5 I! m' L# a7 C4 q# P
' e0 Q7 z/ t& u% |! X6 Y8 n: Y+ V8 Mepochs = 100& R8 u) o- J" `& ?+ D

) }& d( R4 k5 t) ~+ Y7 T0 Rlosses = []
- o6 _) \2 c( u( [1 i, l3 d% A) Kfor i in range(epochs):
( K: _+ r& n% y/ ]( h1 A0 y( q  y_pred = (x*w+b)    # 预测! T( ^; B2 r3 H6 n+ c6 w
  y_pred.reshape(-1)7 Z' ~" p. ]$ B9 B" D# b# A

* Z' K" E1 M$ X7 K8 D  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss) y' p4 A2 Y+ O# C4 M! Q0 p
  losses.append(loss), X& J' F% \, M, ^" U
  
9 w# i, f6 l. m9 k- M# p) R( s  loss.backward() # autograd
9 k- c$ O" K. r5 Q* e( K, X  with torch.no_grad():
* g# g& M8 Y( w& M& a0 V2 I0 `5 Q    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' U  j$ {( ^& o5 C9 X9 J5 m    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b % @* I5 u. X7 j: E3 Q
  w.grad.zero_()  3 u+ o7 r# _0 H7 C
  b.grad.zero_()
9 h" _, o4 l' ]- B3 e3 f9 l+ }
& E) ~$ V. |1 E1 e* [5 J8 ]( r1 vprint(w.item(),b.item()) #结果
" F/ q. `9 K2 d* x3 D3 ?
: o  F8 |* R+ a. aOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625- @7 l* E: D! J$ [
----------------------------------------------$ u3 ]" _5 O8 D8 K; f. t8 ^
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。
/ @: q* b6 \$ Y& ^; J4 N  I' R. X, ^高手们帮看看是神马原因？
- }- R, b) X8 e# ?- w2 u. ?
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
- u9 n, `3 ~1 s9 ]! V/ J! f9 z" 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？9 W& Q6 M' @" e% N9 D1 |* K' |
-------9 q9 S' Z3 ^' J& n
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。0 K; A: ]9 ]0 X, |/ W$ r5 Y. C' L
-------" b% ~. [3 t0 W3 s
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
/ ~. _! I3 i3 u- y9 Z! T" p6 T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？# b$ X3 K* x( E' b9 F9 ~; c2 G
-------( Q; K' j0 k6 m8 b/ K. B
不好意思， ...
* M: [7 c" ]/ n$ h
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) t4 E8 I( `4 }1 F; S) `
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 * s( M6 l6 [5 Y
雷达 发表于 2023-2-14 21:529 a3 a. y5 q% k3 c
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 k6 C/ h2 v9 b  J: ]; @8 D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 l5 ]' e" i" f

* n6 H! ~& ]# 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。( m3 v6 M* M1 G  A7 E8 \2 y5 D7 ?
" V2 \  |" v% C0 z$ _  G) W
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 ; T9 Y( h0 H: ^- P& M+ I
老福 发表于 2023-2-14 22:00
  k3 g5 ?4 d; T) g: T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 H* x2 ^& D2 E3 J0 I) W! S

$ H9 Z+ h# U& f0 |+ B8 r或者把b但的起点改为1试试。 ...
, H  d* a  `4 p5 f7 W+ s8 o
1 `0 S4 _3 x3 {: V, a. ?( E
你是对的。# f2 k3 f9 s) D2 M
去掉了随机部分
" _) e" l- E/ H9 {1 S  a0 r#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)# g& Z3 ]* N; D% D
y = (x*27+15).reshape(-1)$ ?# d: I- u2 q$ R. h( q  I2 K
2 E, u# Q& n; z* g( b7 E* T2 U
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了4 P" a1 N# @. h. \
w , b4 ^5 d3 H' R! C( n/ I+ y% g
27.002620697021484 14.826167106628418
% `/ [+ A& J5 }" o7 E% G+ _
# H) n5 R& u4 O* T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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