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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 7 A/ }% g2 J: x$ B
: s6 T! S: p5 i+ Y# U7 s' J1 d
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
* L' h( W# L! w, IPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：) G- _" T  \* ?( a
----------------------------------------------! v5 k  K% s4 H, ^- S! B1 k
import torch
% ?) \2 a! m* y) r  ?! M/ j. [import numpy as np2 N- g! c, \4 U0 [, x+ A& h. C5 w
import matplotlib.pyplot as plt
9 \7 k' d1 t" n# R" c8 K" qimport random4 X7 C* I; P. l. g' ]

# E# D! F! f4 ^( R" j' _x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): c2 z( E+ Y8 v
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=152 D( x7 A! }& l  x2 _
7 L/ r# n9 I; K3 u! ]1 S
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
) l; |* v8 @" X0 A" O' m" Lb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( B; `! A( S  d  J$ a& \# ?* ?% O. |( }$ ?
epochs = 100
/ A3 ^9 q9 L/ ~5 n- h+ V
0 m+ u0 ]& W$ rlosses = []! ^7 u2 O+ O: S' y" s2 B2 D; L
for i in range(epochs):
$ m1 Y) m: R+ a8 X  o$ v  y_pred = (x*w+b)    # 预测, J' ?2 k: J4 G8 O" K. s8 X
  y_pred.reshape(-1)
8 K& ^+ |! D0 ^# q5 H; Y/ n
* Q% i/ |5 d/ s+ l7 H- d  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss& ?# m( \! H1 [& K# X5 _2 V) K+ A  h# E# ]
  losses.append(loss); T4 _7 [! ]% ?9 u( Z
  * @1 F5 Z2 w% C/ B; b$ A2 B( T
  loss.backward() # autograd* T5 v, j* k; k. \2 c, z7 H
  with torch.no_grad():
0 @0 E* Q9 a( e/ n+ @( @    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
; l) ]9 P8 L% o4 r, J# O, O1 Q* H    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
9 v5 _* Z6 ?6 a8 s% d  w.grad.zero_()  
4 H8 a5 B8 {) O  z! Q1 n( L. o9 Z  b.grad.zero_()! ?* A5 y& r3 i) ?$ V! R6 {8 o
; Z. i5 j5 k$ R$ s4 T1 t* @
print(w.item(),b.item()) #结果' q9 X# a+ q8 J6 p: A1 s

. G: ]$ o/ ?( L% h# R% n4 u3 p  H) VOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
  Z7 `2 f9 ?, E----------------------------------------------4 g5 n7 y, `4 ^* \$ M
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。
/ p, S, G3 i/ K' U  ~$ p+ k高手们帮看看是神马原因？6 Y" g+ ~5 ?7 T  l4 N1 T* B& y4 F8 x
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 / C2 j# _% M! }
, A4 C! Z4 l5 `& 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？( e. B3 F8 \; E3 _1 h; O% Q& Y& X
-------
7 Y+ J: ?3 l! I. `" m$ p/ @2 |& 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。, S1 u: s- E! M& A- i
-------
! P! c" e' Y% T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
3 I+ @  T% `& P3 p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 r+ z& L: u; e-------2 N- }7 |5 |2 C# v1 u" e- F
不好意思， ...

- w4 T2 j4 m  r" d谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 M& w. v2 B5 E: N4 [6 s. k2 l7 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 ; j+ P; G) ^" n& D  M5 g
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
3 c+ ~  q9 L3 x* p- v' Q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。* }2 z0 j# C3 K/ `+ 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 ...
+ Y1 Z$ b" {. X& ?. R: H# _) D& s

6 Y1 {, n7 p# M4 ]& a7 S: 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。
* Z4 T7 |( a6 i7 _
" D! g9 M; d1 j* K) K( o6 D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
; p6 U% x* A4 P3 S- L
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% z1 _. T9 R; K4 _" r; @* }$ Y6 w5 q& X" Q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 C- {! Y5 T* A9 ]( Z

% y2 K! t0 |$ {2 N2 ~& [* {或者把b但的起点改为1试试。 ...
% z# K0 r/ F1 K4 a

0 l+ W0 Q  I9 m你是对的。8 j& [. k) _2 }* |$ f
去掉了随机部分
7 c, o5 V* Q  T) j- L. O+ |" h#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 c* P" Z5 H5 n) D
y = (x*27+15).reshape(-1)
2 B# Q4 X2 s' {6 L; _; h% G( c! @, D! ]' v5 j- W. G
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
" b/ V& }2 S' `4 R/ J( qw , b
; M1 q' q3 ~2 h, V27.002620697021484 14.826167106628418
8 J, {  q3 w: q0 P
! B# \6 v0 G, r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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