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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
# w6 O6 g' @0 |: V3 N/ i; L2 e0 g( Q+ }$ {9 ^9 T4 ^, i
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
( o; N* g0 r, gPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* J& j5 x' h  l' I; |
----------------------------------------------/ M! e& |) z( m" Q# H
import torch4 h. V% l1 Z3 ~' c
import numpy as np
( W  k+ k4 b5 {( v, _5 `import matplotlib.pyplot as plt) k1 w( `* G0 ^8 e$ q
import random5 ]3 T6 o" R. B$ d* @3 M6 W
& S1 Q! I9 T& m
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))7 {7 s% q! |5 ]6 _) g
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& t( Q, X& w7 ?+ W/ \

  @+ a. }* s3 ~/ x+ T( I$ x. sw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b+ g/ M2 [( i3 ?2 N1 j
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)( c" x# f9 m. y( F# O5 X. v

: |; q+ Q9 k( R6 ^epochs = 1007 ~4 Y0 k9 i9 H) d

. q" ~0 m2 P9 Y1 Olosses = []* k! @. a9 A3 a% y3 I$ D
for i in range(epochs):
! O1 ?/ @, ?4 A& x  y_pred = (x*w+b)    # 预测. W* O# w' j: U# T& e+ a1 M
  y_pred.reshape(-1)5 t9 N$ K/ Z8 {. Q3 _
! X# J. U1 _+ s" G
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss  s- t$ H: v; G7 L6 S
  losses.append(loss)
; m+ [& D$ y8 E. D9 v9 F2 b  : k4 h+ I" T3 |/ i' s
  loss.backward() # autograd1 r3 e* |- r) A9 l
  with torch.no_grad():, `2 L2 z$ I" }2 x; \" S
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w6 g9 w) c1 r  k! W& l* o
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 2 C' D& {" }: f' V% u0 @) p
  w.grad.zero_()  
5 R5 U' W2 C' J: W  b.grad.zero_()
' i/ t9 ^" k, R8 k2 n. x- J+ O; N2 N4 u; Q8 F5 L- n: g
print(w.item(),b.item()) #结果. u& k% L' W/ K$ Q
' c  }$ `+ [8 K1 G) Q8 R
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656257 x) M' H2 d2 M+ x* M
----------------------------------------------% S  H& T8 W' g3 b0 W
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。
, p6 d$ d7 U3 D. W/ l: s9 V高手们帮看看是神马原因？
; o9 g2 Q2 \, L% M  c( W! T
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
3 @: C# `# Z. M* d$ X
& u5 h/ z, \! C9 M2 h& x& z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？
& {$ `. I0 k; l-------
6 e$ t/ Z  |5 J& g) W& g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。
$ @. W7 ?6 g1 W4 H, |: ^( e  ]-------; s  I. v- y/ q% D! l* 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 19:23+ M/ D" R+ ?% [& }2 r
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？: |) }) @4 i0 P! ^
-------" b3 l7 ~8 Q( G" }. `% `  v
不好意思， ...
9 L/ P+ i: }. j' s% ~
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
. a, x9 ~( {/ m, E/ @0 }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 M, i/ X) k7 `2 S9 w
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
( J4 e8 k; J; Y. e6 |谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ A. @. x% g5 n( 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 ...

$ c. R4 v1 X% w; e2 L  ?+ |  e3 A2 S" \* L: 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; L- u+ O& T2 B8 r9 l2 b- v4 M- H8 u$ E
3 F* @$ D6 W, |( M9 x0 M; 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
6 z' U; s5 V0 `
老福 发表于 2023-2-14 22:00/ X% _& Z4 `# x" {" j8 W. e6 h4 b) I
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。
: [& F# u, @; ?: G: @  {
0 H/ |1 z8 ~- p* B或者把b但的起点改为1试试。 ...

1 w8 d) e1 c& m7 H3 F6 s
8 i5 h* ?1 {2 p9 `- B你是对的。
4 ]6 T: J: Y' J) x$ B/ t去掉了随机部分
& [- z! c& H. H, i) @8 ?) ?; R: S#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
- F6 k9 U2 R$ {8 N; iy = (x*27+15).reshape(-1)
" o2 r6 R8 j4 m4 m$ }' g0 B6 H! _7 b* `9 {. j9 a
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
# S9 J9 x' r7 h  B. o8 q+ D$ \w , b; K- l' V* A; i" P7 N# [
27.002620697021484 14.826167106628418. h9 w3 L" l6 `

+ f" k6 t) k7 J3 [) @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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