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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 5 f# Y8 T5 K) k7 W6 a

( r! c7 t7 W: g; n$ V为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。: H1 C. l/ y( x9 O( }9 v6 ]( X
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：4 q% k! ?) S! @2 B9 I& o# B
----------------------------------------------
% J0 _3 n1 R- o1 X0 D1 x; `5 Oimport torch  a- ?  R. s* I% a" u: V
import numpy as np
: @% X/ h2 ~9 Z& g+ p) uimport matplotlib.pyplot as plt& s: [" A4 J) E; i8 u
import random) B* L9 H+ @# }

6 I. z  w* y* A; j9 \( Sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
+ o% I! Q& b8 C0 ty = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
% c. }" K( X) d/ ~" u* O
. F/ x  }7 L% Q% W: r: rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
. B( ^/ q( U7 w# H( I2 g8 ^  xb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ J& X8 W' F) S9 n2 x

8 |/ }5 F6 [' C+ u' o- Repochs = 1009 r6 K& l- [* K$ d3 q- t# m

" `- d- ?- w' W2 u) p9 Z4 Ylosses = []
0 k( t- R) x7 Vfor i in range(epochs):7 ]7 y! g7 b- _1 P" K# j. z
  y_pred = (x*w+b)    # 预测) Q, i" Q+ x% ]/ K' }
  y_pred.reshape(-1)' a. i: }9 }: ~& V

4 v9 f1 X# k! l+ Y7 f  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss# q/ y8 ^! X! y$ j; W
  losses.append(loss)+ l3 u, g2 M, V( a; h! F
  * y, R. Y# A4 z' z4 U' x
  loss.backward() # autograd
9 o. h3 f; u" ]7 e' d9 K1 g" b  with torch.no_grad():2 m1 H8 `( _1 v2 \0 s0 a" V
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
  V9 d# n9 r8 @# R: _& T  _    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; I# O: N7 B, W2 ~
  w.grad.zero_()  
  M8 p- ]/ N2 L' |  b.grad.zero_()
  T. B+ Y; J. m3 N# y
7 S& g4 }, F" B9 aprint(w.item(),b.item()) #结果7 S4 F+ B4 i* G5 W5 O
$ n; R9 y& d0 n
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
# R8 c5 v) I+ f: }( t/ v  S' u----------------------------------------------
% |* h" U- \- K( `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。' E0 F7 x$ l$ K: b* a/ H/ S
高手们帮看看是神马原因？
, u$ ?) h9 n$ z- j* c# i
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 . T1 z# x& b" V7 f4 e$ }

) {- g( P8 E7 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？
6 z: w9 |  T8 m* X9 R# x-------7 D4 m: \6 h9 v' c! M  i
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。# O0 X$ `! |+ v* B  f
-------, _: ?4 T- b$ {# E  |4 d0 _( d6 P
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$ A% T8 }& W) o" V5 L/ V
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 K' k- F& x" B: {1 Y1 b9 G-------" {) a* \3 N) b. W. q
不好意思， ...
  A) |9 C0 x' G- c& k" ~
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。2 w8 g' [  h+ |3 Y' f
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
- a- c  W) {, f- ], k
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
8 C) }% N: r8 E" Z. H7 o谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* |6 `+ B5 t8 j) {$ V9 h$ K, 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 ...
* B" @4 C& R8 B( v/ r

/ J, T* X. `9 {6 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。7 M# _4 W* Y& o' i( E" m* R

& ^* h. k) v6 k1 U, B$ f6 C# e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+ u) U7 |- X
老福 发表于 2023-2-14 22:00, r$ P; p1 n# W  u% V* i' Y* N
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。
1 Q" |: `# P9 Z) u$ R( G! A0 x
, t. \  o  _+ ~, y! N2 X/ M; c或者把b但的起点改为1试试。 ...
, O! j: D8 S6 z1 v9 W0 d5 A( T0 n
( Z$ v( _7 W5 e9 o6 J
你是对的。
0 L8 A( O" A2 ?! ]去掉了随机部分
! Z1 Y: Q3 X, C#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
$ i: _; |0 s7 Q( \y = (x*27+15).reshape(-1)
0 @0 y8 l% J  k+ @
4 S' \" H3 a! q6 D6 l) R/ e3 @9 t. |2 A循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了/ p; H# D( O4 ~/ X; m0 t
w , b
! t' E; i# E+ B+ ^% V2 c4 I27.002620697021484 14.826167106628418
* \+ }! U" z' ]$ s/ h
2 K/ E/ C  |5 X* q) A9 P, Y4 u- J* k5 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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