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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 A8 N) j5 c/ o& |
% k, T6 [- w: K* N0 `8 J# B
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。, i* Y" B  t, V" a( E
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：1 t0 k$ x. n% v" R3 X' z% _/ Y
----------------------------------------------& D! A- E* ]' }9 Y# X5 ~" K
import torch- `* X! Y0 V: O
import numpy as np
4 b4 X' ]( g! ~6 X8 ]: o: \/ {import matplotlib.pyplot as plt1 O2 L" T% @) j& Z6 Z( ?" k% @( B- }
import random
+ u' o7 g3 T% L7 [1 ?( y+ I- |! [1 w+ f  g& t; o. i
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% z; f+ \. J7 u# p+ y* }, A; \y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15/ h# g4 c4 K, v! M
1 @# g8 R) s. Q- g
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 n7 |+ ]( r8 d( r3 lb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) T; s2 F# A) u

" W, C6 U! |% O1 T9 a' h8 Oepochs = 100
0 G: D) A6 K: P7 `+ y8 f
, ^" m. W& G- J1 T* qlosses = []
& D- W+ e4 K% z6 h: T8 n) W1 Xfor i in range(epochs):  j  P* e( L2 g& ~
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; {' n+ W- I: ^) }7 n  y_pred.reshape(-1); N) Q) Q# j! I7 p/ f' m

' e; i3 |' N% ?0 F" x& Z. \; f  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
0 n  P$ ]4 t3 y  U! w  losses.append(loss)
# \) u% x+ D7 a1 q" d& _1 N# q  # [, A! S; E( f$ X0 J7 J9 r4 Z/ K, B! h
  loss.backward() # autograd' s) S7 E9 T: T- P+ U/ b: |
  with torch.no_grad():$ m: y$ y8 }3 ]9 T
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
4 j5 h; ~# P# }2 ?! d  o$ w    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b , j- y: U" z: ]' }
  w.grad.zero_()  4 K; L5 t+ I# ?# A% S
  b.grad.zero_()
1 q9 L4 ]4 a0 g0 `4 f
) H0 r) l# N! X: Z. P0 Zprint(w.item(),b.item()) #结果
- G6 g8 d. |- x, s& X7 R% z
6 c- d6 z2 P$ W% |Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
" ]0 C; D, L2 M" \" |6 h% \* A/ j----------------------------------------------& A# x( a4 i0 @- |0 ?8 \7 ~' U
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。+ `$ a6 X  w& U
高手们帮看看是神马原因？" _0 T' I" S3 n  i$ ?& g' P0 o
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 ! n  i! Y8 y4 c

/ w& |, ]3 r8 T0 \6 ?/ B4 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？. [( H% {. g4 y2 y; S1 Z4 V- Y
-------/ B4 S6 j' m7 M) {
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。
8 }8 y( s+ q# E0 H& N-------
; F; l; p7 v! Q9 D1 u1 p9 N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
5 T: ]# v( K* k2 _" L% P9 G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？$ [; W0 f6 S! E: t$ k4 h1 K+ l: F
-------! v) l: S5 {9 ^
不好意思， ...
- }. L7 Q% J) ~5 V* \
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( ~% K5 ~* q1 N2 U1 Y
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
* I( i' C9 `' E. {
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% A. S" a  J" C. K" x
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 \* ]' A! i& \% ?! Z1 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 ...
; A  ?$ T6 |  v- f) Z

, b. ^$ ~& v4 W5 V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。) [: M. v$ F6 b2 e+ g* t

1 @6 n7 v7 `3 v. V2 y5 [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
/ J( M, [7 ^1 T6 o  Z* v
老福 发表于 2023-2-14 22:00' w- y) Y5 `8 l' t* {* J; z
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- l2 B$ U1 U7 b) z
& W  a; S, p  {0 s, h' D或者把b但的起点改为1试试。 ...
: d) W% P; {. ?
2 S. M$ f) ?  Q4 d; x& Q
你是对的。
% K0 e' L7 q0 V) V' F  q去掉了随机部分! h! V9 b: h' P5 k7 u5 ~
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
4 j) |8 p' v# J5 b1 [( {y = (x*27+15).reshape(-1)
# k& o4 q9 x7 v7 E& y
6 U, ]$ F% O/ d( a. c+ e5 k) Z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了5 n. Q" n, k$ L  V5 v0 Z1 |5 r
w , b
+ J# _8 k- j% B. D  W27.002620697021484 14.826167106628418; f# j4 \6 M5 n* r1 b- U; `
+ I" B2 ^5 \6 g% O9 g
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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