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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 X$ V9 P5 c3 e  e9 K$ N4 V$ I- i) b+ S# G
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
* W3 U7 ?6 W. M6 a! }Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 O* c# i" _3 _) w  K6 D
----------------------------------------------$ {+ u' M* N& H6 K+ U; r4 F; M
import torch3 L1 u) N0 i( ]+ j# q
import numpy as np2 h0 P: x- `6 @5 V
import matplotlib.pyplot as plt
. }/ B) q( r5 w7 p. Limport random
" a/ j0 M/ X3 Y
, A  U+ |; F$ c( R! {! s4 _9 kx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
' x& v( C0 L, t1 Gy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=151 U6 K) H4 H! ]! a+ }% ^5 G

. P: u/ o! Z% ?1 G2 R( _- h' sw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b, y8 g) y7 o& Z0 J$ i
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
$ p0 C0 v( A9 f- @% A  _; s9 x8 M/ U( r' C; E4 S. Z
epochs = 1002 Z8 V$ D6 R# |3 _" w9 m

. ^& s) x7 B- g# J- Elosses = []; W3 T& Y4 V* z7 f: A  Z" `0 ^
for i in range(epochs):# Y7 f" u2 }9 }, [. Y
  y_pred = (x*w+b)    # 预测# N( K9 w+ E! p' e
  y_pred.reshape(-1)
+ {5 X* Z& U$ e$ V
9 }0 f: b- o4 p: v5 H$ l  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss( y$ Y: Z3 Q- m# m; B* b
  losses.append(loss)
" G+ n$ ?# P7 q+ u2 `6 T  & N2 G- C) r2 j6 z5 N/ J6 H
  loss.backward() # autograd
* l9 R+ r, e4 d3 x4 o& K: c  with torch.no_grad():
) `) X  u4 T+ [. ~7 w    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w) ~! U2 [! ?- @0 h* A- ^. J0 n" n. K$ |
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
: X; ]1 \- ]( j* J. Z  w.grad.zero_()  
8 c8 x6 t. P" g5 q% g  b.grad.zero_()7 Q+ E# q7 V! k# \! `- c
3 k) ]$ y$ h. M( J
print(w.item(),b.item()) #结果
( c% W3 H7 j7 z. g1 T& d3 D& H- d9 B1 e9 a6 l6 w7 V
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
& S. O: x3 u/ I" N# W- ~----------------------------------------------
$ ~3 I; u9 G" B: 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。
. \1 T; F$ e- h" N2 C高手们帮看看是神马原因？* T2 _$ e, R+ }8 P6 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 # M/ g' N$ f9 T5 P2 t$ j4 p! D$ \+ {+ k
5 x0 Q( d; P4 i2 Q$ o: u: \
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？& B9 Y& i' r2 K9 D- Y) c/ q
-------
- E' N' f. E: s* G7 n1 m0 a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。/ q& h( l3 Q, [& Q! X
-------
" k, o! n, E3 K! \9 M& z; X2 C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 19:234 d8 c: o) B2 z: ^; J
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？
7 T. C# A7 }/ n$ q9 ?3 y$ s2 N-------
- Y/ O6 ~9 z6 W* e$ @" T- l不好意思， ...

' `/ I, ~- f9 ]: ]* `谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; ~9 L( u/ N8 T+ k
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
/ s5 W2 x) I- a  ]/ f: H$ Q* }
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
/ q' [+ {( }7 r' ]& z谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
2 Q# O, j  \8 ?" y+ R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 ...

4 J4 K$ M! C. i' j( B% X  }7 Z% [6 Z  u  T& D+ M
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。
" G+ i6 m; m# ]1 m( J) D# Q& {$ G; K) J" r
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
( I! R, J3 A7 @; B5 U5 _! I- Y
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% g7 Q# \8 U' H: Q9 {! 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。6 d/ ^1 {( Z  ^; w- A/ w) B. t# ^

0 D- Z( b; }. _) B0 n& i0 I8 M& D或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 a* k9 D% r. f8 L8 t9 o) t; i  d
, j' _- S. e* }# w0 J
你是对的。2 a6 o# l& \$ p& e! G
去掉了随机部分
" k% Q8 F  d) o; G1 _1 U' G% ^#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)1 g: g+ m1 \4 Q1 Z' \4 D
y = (x*27+15).reshape(-1)
$ h/ T, f3 s1 A6 {# X5 k! @8 ^6 D
+ \$ C1 l& R0 b7 z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了( {3 a8 g4 t0 p( Z7 z  k# Q. C1 O  n
w , b$ a' [0 ^6 k& T. @2 r7 X. q' F
27.002620697021484 14.8261671066284183 T/ N+ ?+ ~3 d/ `5 M

" b( Y6 e+ U, m( B6 K/ O! _- 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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