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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 * P# H5 W( d* b! t

2 Q- `+ a  ^3 K3 s0 [0 U% G! E为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。  q4 h1 F6 B0 q; V
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
5 k) Z3 c  e7 o: _5 Q  q7 C----------------------------------------------8 g  G0 y2 Q1 [: L* J' g+ c# [+ O% a
import torch0 v4 t& l5 Y( }
import numpy as np
# C6 P/ w8 N2 Q5 w% nimport matplotlib.pyplot as plt
& @5 Z! _. W+ A. `& ?4 `import random
) q6 p0 n& X$ ?1 h. Q
, i0 x, o# j9 n  \- v( r' dx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): J& ]" k% B& U
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" n8 o4 r3 [" C3 o) [8 K* B( H! B

; O( |8 f  w; M  v2 v+ j3 }w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
3 i. D$ N1 |" X% a# U# A1 s0 rb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; h: X; f, y1 S1 v  k, o6 L. ?/ Q5 c8 r! g( _) D) x- x& O
epochs = 100
0 d1 T+ i* j* ]; b4 }+ @- v) U& f+ M. Z6 b6 f! j7 `: H, x; [. |8 v
losses = []* ?: X- y1 E- q# E8 c: a. p
for i in range(epochs):
1 m* J2 @4 g! F" D( e( R4 k  y_pred = (x*w+b)    # 预测1 _" ?: G$ W: T, J+ r4 X! |
  y_pred.reshape(-1)
+ I# |2 n5 |  ]; O+ d
: _/ X* t# }8 L* B# O. F% }$ a  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss. a0 d: N: W6 ^: R- b" V
  losses.append(loss)
6 }$ i. G" D) G# u' X/ e* y  0 Y( B- k- R4 U! ]2 K3 U4 e# Z% a
  loss.backward() # autograd
, H: v9 A! K0 }& }  with torch.no_grad():
0 C2 Y# R5 G$ |! z    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w# D. t& X  m: Y, `* @% ^! G
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b % V6 {' ?5 ?) T/ W  w6 \
  w.grad.zero_()  
7 s, e1 K* g; v: Z$ f4 z$ E' H  b.grad.zero_()
6 n7 s9 Y+ f9 U* |/ K
  c0 C" U+ G0 @3 W3 h4 K9 }) Z5 K5 Wprint(w.item(),b.item()) #结果1 k( s/ P0 f' ?9 `
- M" D, N7 h0 ^& r2 v
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
6 L9 c9 z! V8 r$ c: h----------------------------------------------+ m( X4 N# f" _* x0 t7 I1 n
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。% A% u4 Q1 @1 p' _
高手们帮看看是神马原因？
1 Z- Y3 J9 s2 b6 i5 M4 d
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
) h9 R% }3 v# N( S4 @# z' \! i2 @; r* p* U  L
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？! o- E' I( M# _% d. i
-------. i* N) E; k( ]) l  [/ [
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。% H+ s2 R( ?8 m- v9 Z, L( Q4 \0 s
-------
, U1 R5 j& T- o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: C0 Y+ L: q3 e3 x1 ^* w
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？
$ @1 g( J; c' y" A/ M-------
* _! P0 w' C4 I2 c不好意思， ...

; D" {% y2 c4 Q/ m3 j谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ ^7 M! H4 g* p- k, 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 4 M# ?* w( Q" ~! d5 ~9 v
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
7 s' r: F& I. \9 e* b) s% Z% w谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 X+ s  C* D/ s) z9 Y3 j+ v1 B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 ...

( z* v/ H$ C, e3 P3 g3 ^. C# `9 z4 `0 ~# T; R, I3 s
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。, b* T. B* Q, }  E0 L8 k# c/ T
& ]9 h. X* C6 b+ u, t5 W- l; x  x
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
2 c% m$ Z% e) g: [
老福 发表于 2023-2-14 22:005 H7 ]; |, [: X) s! ~% u- 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。' o1 |! n2 ]0 |8 u0 S% V

" K* a" S1 T& A' }9 a( Q5 Z: ]) L! D' F或者把b但的起点改为1试试。 ...

' Q. s! U) H+ @0 L/ H9 v% _7 A! k3 l; H
你是对的。# `- L* _8 a6 |+ t5 T8 l
去掉了随机部分
1 ?/ p+ }+ J+ o. H#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)* r) Y$ T- ^& o+ u
y = (x*27+15).reshape(-1)
$ W1 c7 O  s3 l( V* x2 I0 N; i: _3 D/ f$ q8 {: B8 c
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了  M3 t9 t2 e) G2 q% ~
w , b
3 t) N/ ?- p! y27.002620697021484 14.826167106628418  w: r* R. g; v- N0 ]% u
" _$ j" L! R" ^+ m' X) A
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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