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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 0 e; H$ ^7 d& s. v
% ~6 t* W7 b$ g3 F: n6 G* L% B
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
  ^& ?4 k5 y" @7 }( TPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：0 P7 H- x) v7 z# m
----------------------------------------------
9 |7 ]6 g4 n% i$ `$ j. I3 Kimport torch
; U  I7 A, i( C- g0 h7 Qimport numpy as np+ a) f" s- T6 B7 K, J* G8 j+ @. F
import matplotlib.pyplot as plt8 z1 J7 B' |$ e. l( Q( ]' o
import random( H: `3 ~: f8 A4 ~

% D* w! m9 J: C$ l/ Y2 k/ t% P4 Z8 p2 _x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))1 H: z' f  F& x0 t; @- {
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& U+ c# ^# A4 r3 y# {

7 W. s  L& [! Cw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b% n1 M! _% [4 C9 I" P. q9 w3 F0 D
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)2 n  t7 a: n. P* Y0 Z/ ]1 T. v# S
5 D( p- F7 z0 j; f0 v9 `8 K
epochs = 100# C! C7 ^7 A: N% W
6 A2 X  ~! w" i. B1 M* R4 g$ ^
losses = []
7 w7 m. k7 K2 [' }. N  Rfor i in range(epochs):" v8 G' k2 f9 r% a  R+ L
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
( X! U: n. |) W' w7 D" G  y_pred.reshape(-1)
& z3 J0 m3 @/ W2 b/ S+ d 3 t4 V5 v$ S; U; u4 O
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss2 q6 s8 _- ~& F& N1 @4 V$ @
  losses.append(loss)
" H# x% K3 ]+ q0 u) ?  
0 l9 E" v# W0 w# s1 B7 |  loss.backward() # autograd2 P" ?1 d$ O1 X8 `0 W
  with torch.no_grad():+ j9 h6 W5 j; c6 F) p* h
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' i% \8 Z8 N" B- L' w4 c0 e) A" U    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
& ]0 s7 @* m% ^9 S; i3 u  w.grad.zero_()  
* _' i; r6 A5 o8 i  b.grad.zero_()
" {2 l; c9 E) v4 G6 n8 \
0 k* r5 p, d( n$ t- yprint(w.item(),b.item()) #结果: d- s* B! t4 ?+ O

! a! |- I5 S1 f5 aOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ \; t7 c4 M8 s: d6 k' u----------------------------------------------- N8 G! v) X: ?: r/ V; a
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( V+ v! g. _2 T. i
高手们帮看看是神马原因？4 q& |1 X: q" M
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
# b& J7 a- o9 ]% g1 [
8 E- `- l) E; L1 f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？) m9 |8 r; \0 V
-------, K* M4 P- {' Q. p5 f
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。
3 d' q) E' N* i1 K/ \-------
3 k) M4 E8 ^% x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
6 w! h# k& m; d" a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？# y/ l. Y+ Q. U# l
-------
( B* T1 Q0 H" K不好意思， ...

  Q0 Z7 ~% l! V( c/ g谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ y9 ^4 L. f& C6 q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
6 I9 V2 \8 J9 M# S. S: |5 ~0 H
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
! Z% I5 \) M6 g% K+ K  P! H谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 r' ^. a9 P5 R6 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 ...
5 E* D+ ]1 r' w$ b  I* Q
9 @5 B2 @: c/ Z- Y: ]7 C* ?
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。
( r' |! P4 s# k$ r. Y* m6 j: G/ V9 @$ B8 a6 b; C
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
& P, l/ L; L  Y- R
老福 发表于 2023-2-14 22:00
0 U$ P* M# ~6 l, E, |5 I( 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。
1 D, e) a# s/ Z8 C/ L; Y4 ^/ T
- S# P1 Q* _+ U: S( ]" T或者把b但的起点改为1试试。 ...

# F( z7 X2 I# I8 F8 `: |4 D+ Z8 Q$ ^3 E# a9 F
你是对的。" o0 `& L. m0 H9 d, q  H6 }3 R& `
去掉了随机部分4 P* `  G5 \. Z6 C0 b: t" l5 T* t
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)6 B7 h4 _; Y9 n, x2 [
y = (x*27+15).reshape(-1)% `1 y# Q$ q! j+ q' Y( F' }
* @: s1 N  ~8 n  I
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了' H1 t% Y8 {; p4 q
w , b" X" a7 u# \0 u; V
27.002620697021484 14.826167106628418$ |1 _! r' Q$ P' w

' u1 @# e; M# p; W' H0 p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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