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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
$ Z" R! ~8 [' z4 B7 y
9 P* _2 U0 P: U0 x$ h$ z4 o为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
. D5 e5 K& f- ?4 V9 QPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* \6 `6 y! p7 v1 g9 p! {
----------------------------------------------8 p) _2 [4 u# q" o  z: X
import torch
' N# D4 |  o, k1 v. W! G9 T" T; V! nimport numpy as np
9 Q2 p$ [2 r9 r7 |4 U  r( Q1 qimport matplotlib.pyplot as plt9 ]. j  O- k5 A
import random( x2 f# m6 S, @; x/ g
& Q* B6 p0 R" J- a9 v# R& v: f
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- p- |. O) D/ s! |+ p- jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* |8 e) r2 t! Y. ^. I; c6 M; O7 n5 b, @* `! H: t! H5 M& u
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b  R$ O  H2 j) M
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
9 ?, A/ l+ w9 a: I
" v# v% V, J8 {8 j8 U! Vepochs = 100
) E. p" a/ A) h5 q6 h7 Z% a0 t( u9 e2 r
losses = []* L2 P- X5 k& `& _8 W
for i in range(epochs):+ B! J! e1 e- r2 T0 @' P
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
6 q6 k% U% A7 C( S  y_pred.reshape(-1)5 X% i7 y" H7 w+ i$ i* k2 s

# L4 s: }: o" p. T  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss2 v( T( ]6 g- m$ K. S9 U1 a
  losses.append(loss)
7 Z. d. `6 {5 S5 s5 ?) m  + f! _, }/ T9 j5 i# ?/ l& ^
  loss.backward() # autograd! y% Z( m+ ]& |3 n* P/ ~# p
  with torch.no_grad():. x; E" W, x$ i
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w5 _: j+ U$ M& s+ U3 A+ p; Q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b - y8 y4 ~6 a( R
  w.grad.zero_()  " j% Z3 i8 e! X3 i, k) y/ e( _
  b.grad.zero_()
9 [- P" W7 D7 n& Q2 v+ Y* s% O9 A& h1 Z& r
print(w.item(),b.item()) #结果
7 [' u/ H9 X4 g; D) M, O! W
4 b+ j# }9 V+ ^9 P3 m. K: I  iOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
9 [7 r. r* x5 H# B- d# K7 U& M----------------------------------------------
. Q; N2 P4 K, C0 t0 U8 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。
+ s2 D: y0 r& g9 I$ U高手们帮看看是神马原因？
6 ]) H3 z& w" }9 U) b4 \
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 . d, t+ p! h. w; w7 Z8 F* f
; e( N* }* ?9 F+ N, a8 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？' |0 ?1 J+ _0 j: U& B
-------3 P3 T5 ]) k" H+ c
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。; D" {7 ^' t9 ]) ]6 W
-------5 _1 R0 S# X6 J! f+ I% B7 v( i
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
7 S; }0 y) ]+ m9 ]4 }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？" s3 a: f" h" X9 R# c( J
-------
* ^3 y8 m. Z3 v: I( V4 i不好意思， ...

; c# s7 Q. x, s; U8 x谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" e# \5 a: o1 |8 I0 e$ F& h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 ! Q  X6 V# M) r9 _* b- Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
4 p+ S/ `+ J% x* P- {: ?, d' J4 s谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( _0 G8 W! i, R* q" j2 N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 ...
- ^, C- s, Z7 c6 i& ^6 ^7 _
" p3 }; j. @! r8 ~9 ^% j
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$ P" R+ {# i3 {# H$ `% h
! b4 {9 V4 Q# H5 k& n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 % w7 M: |. [- J4 v$ S
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% Q* |& J7 H0 ?3 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。& Q) M; d" r+ Z: e: R, M
  I+ Q1 o# G! P& z6 y& S; C
或者把b但的起点改为1试试。 ...
" z1 X5 S( }; j4 Y7 _* O
3 u" d9 o7 Z- F; c. Y, R1 H1 S! Q
你是对的。
% `* P' {$ t% z* d: O$ C去掉了随机部分% C, I, p- g) O/ Y
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
0 G2 B+ ~* V. ?# By = (x*27+15).reshape(-1)3 A9 C  ~; i$ G6 ]3 s7 x4 U; V
& Q) P3 v3 y, K& ]3 ^
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了% m) W/ b$ L  Q& _8 @6 M9 t' A' @
w , b
* `, u% D% a/ G! a8 Z" {3 a' t27.002620697021484 14.8261671066284183 j( z1 c/ B0 g* ^  z6 I* J
5 B. G) x, I  i2 G  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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