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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
' z4 X2 {! B# d5 \7 S
" R6 m9 ?* C- f. t为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。! E1 i- F: B; M' ?3 Q; f
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& y& j. A$ W0 `$ F. _# v; h1 S----------------------------------------------
, t( h1 _7 u- H0 }import torch
2 }  G+ b# y0 aimport numpy as np0 M0 g4 b( ]( p+ Y. l$ \
import matplotlib.pyplot as plt% w6 ]$ a8 f* m5 I  \/ f
import random
# a3 R- R' k! \# ^# |% [' U8 F9 V/ P, ~! F
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; I3 n2 g. @$ ?+ F( V% ]0 Ey = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 v( m, g6 {% W" f; T. z) N+ t0 a) h# E
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
. M; H  \* L6 s# N& jb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( @! y& K! V7 I- S( _& z6 k. n7 Y1 v1 {2 a* N$ r- |
epochs = 100
1 l0 t: }7 Y5 }  a: p2 [, L. N1 X- i& s* q
losses = []
; L: A: p( z- W1 A9 sfor i in range(epochs):
) [  R/ g7 u) _. A1 @+ J$ Q  y_pred = (x*w+b)    # 预测
+ u& K8 p+ y! I& v( f/ b$ _  y_pred.reshape(-1)
* J7 j; I: F8 W8 b; { 6 W& e/ v5 i. T/ e" ?: s2 w
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss, A  p/ q3 x4 p  B
  losses.append(loss)
2 f* G4 D7 J) M  1 h: I" t* U4 R) d
  loss.backward() # autograd- y' g, A2 d; W0 a# K; p8 z  n% e
  with torch.no_grad():
& I+ U+ H/ {# h4 Q    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
7 z5 a# P! }$ t    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
2 a4 v( X! R2 F$ j  w.grad.zero_()  
3 b9 [, q$ E1 \9 u; j3 o  b.grad.zero_(). B( \' e- o: Y; x, I
, L2 [, K3 {6 Z  X& _) [% j6 s4 j
print(w.item(),b.item()) #结果
0 l: f. D5 R: f* j% ^+ L; O. B
: w& u( y$ i" J5 w* M' N! `+ f& C$ eOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
8 L& c' u* D& q) G" w----------------------------------------------
4 s+ B( }+ v1 ^$ N  O: P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。
, x9 r6 S5 M4 \' B高手们帮看看是神马原因？; v# n( ?3 l1 q0 u
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
$ O/ l. Z% F: e' @$ y# t3 x
; s  C" g: i; R8 ]& e) o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？$ R2 p9 ~0 d5 S4 V, c, m
-------
) P0 U- {7 ~' F5 V  r- o/ H+ y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。
5 E, i: @$ ?7 q  e9 {-------
0 ~0 F, j. D" Q7 d( d  W6 U( `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 19:236 S  i! }+ m5 X- g3 n7 e
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？* B, }0 w) C3 s7 i4 j9 T; ?( `
-------  B2 v# \- D7 f- v: o; B
不好意思， ...

$ t2 y8 C. `4 [' e' c谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ W1 y" ^0 |4 Y3 U
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
/ {# n  x5 o& u: h# @
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
% U  h. a7 A2 Q( q: ]3 \谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。  P* F! D1 D( m! J2 O
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 ...

: y; U, P3 W7 M3 g1 w7 N
4 ?  b3 c! K; B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。. s) [0 C' v8 o1 l( ^* N7 L1 }' ~/ w
3 p/ @: [7 _( i2 w6 e6 S
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   g5 n) k' J6 Y/ \* x! e
老福 发表于 2023-2-14 22:00
9 |! g* T3 ]6 O- c% x* F) X! _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 x" G! t1 z( a/ `0 i3 A
- b6 V" N& J3 t5 y7 P或者把b但的起点改为1试试。 ...
( h6 ]7 E& r* ~( |( G+ Y8 ~

$ [2 g/ F8 |8 s你是对的。
8 O; H0 z  o7 G- c去掉了随机部分6 Y1 t/ P7 ]; x9 K+ F
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
, S& U+ ~. S# r" By = (x*27+15).reshape(-1)
$ m% z; v* _; i" k; T+ R1 Y: E6 R0 N
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
1 f; r2 Q% X; U& ~) B& ?8 U/ q4 hw , b
4 a% z2 O( u) R. t% j27.002620697021484 14.826167106628418
* ?! R6 B" Y* Q% }, b" b5 \$ s/ m  D
, f8 R2 N* Y2 d# _) V& @/ 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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