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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 1 V- w% ?8 B' o0 X
( T  a$ t! [# m3 a" x2 E
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。9 h6 D/ f; N- Z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
; E' H) s( k7 A) o----------------------------------------------7 u: M0 n7 |6 e5 P' f
import torch* {+ U$ r: S/ o1 g; Y. t
import numpy as np
) J3 ?, N( e1 Kimport matplotlib.pyplot as plt; W6 R  g0 j8 ?' M( w: Q$ I
import random
! c5 [" D  Y* b% f% g
7 I" F1 L' v0 Y* q9 ?5 D+ wx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, T( O: v& g% s( j& p8 ly = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 ?, r- z. O: a" }5 O. ^2 T1 e# V) h  L5 n5 P9 E2 x% U
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
4 ]" ~3 a. B1 z% t1 J1 m/ ?% @b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* U1 l, @- \. y! J

+ x3 N" q& e4 ^/ {+ Y' ]epochs = 100+ M& O' ]2 i8 d2 {; k. V( `
% F# D: e0 J8 f" i% C4 _2 L
losses = []
( m- i. u  P% F  ]" P; I/ Vfor i in range(epochs):
- f7 m; ~8 {1 v% A" W  y_pred = (x*w+b)    # 预测
$ I3 j- {8 P5 X8 }; p$ W  y_pred.reshape(-1)0 y! t' n& W2 c: C% J9 Y* i

. k/ E+ W8 j$ w  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss9 r: D; ]* i1 T0 p
  losses.append(loss). p9 s2 Y/ A1 q2 N! X% c0 }
  
) C; Y) [$ d+ c/ ?: i* P" l  loss.backward() # autograd
6 i7 D8 t/ }! x# i# w# Y  with torch.no_grad():" j7 i9 {3 g# S& i
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w7 {5 S: G8 l% s
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. f0 p1 P( k! K' e: s4 H  w.grad.zero_()  
6 h; j4 p, W: Y) L  b.grad.zero_()
8 t1 S* f! h6 u6 {* p
: z2 L, D) c; u( K- ~2 P9 Q" t: Gprint(w.item(),b.item()) #结果
) i7 q$ e$ @, L
1 ?( \- O6 l; A- E6 UOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625  U9 ~+ Q8 A/ [2 d" p) s
----------------------------------------------( L5 ~: f# R; o3 v
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。
$ z! `+ j4 |0 n. d; x高手们帮看看是神马原因？: ]7 {" G* H; ~
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
2 `0 e' r4 a9 M# {' g$ t3 G1 l4 ~& J- W3 ^0 Y
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 f* t  i. O7 w& l1 b# z1 v-------3 D; i8 y2 p- c  m, ^. t' {" q: P$ F" w
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。
# f) u* z6 r" V% g  v* G. {-------
  |. Q( r. E3 L) {, C: J6 T0 i' E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
1 }1 S- p) U% 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？/ L$ r9 x: i& W# X  s% x& K' [
-------5 c# L+ d2 ~  {9 Y- a3 \
不好意思， ...
  a5 g) c+ H/ v9 y; i) u6 ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 N: t  R8 S2 k+ G" D* i
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 ( z  f! i: ]! f1 P/ l
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
7 S4 C. y9 n8 u, U& G( S谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 ~8 B' T1 C! ~, v, m8 \+ e$ @
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 ...
; s+ ~9 X; U2 ]

5 X7 }  C: n& O% h/ o+ 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。8 G5 D8 T. r# J$ x

7 |! n" T' H$ g0 y1 G! ^# g! l8 c# 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
( t: G; |- K: f$ r! b# x
老福 发表于 2023-2-14 22:00
, i9 Q, b* Z5 T- D* Q" k; L" e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。
; z$ j$ Y9 X8 s( Y- h
" n8 N  A( R& j; Z5 o& i" p或者把b但的起点改为1试试。 ...

) o4 K7 U0 L  S: i4 @) l. L* w3 I7 h6 v8 R+ b) N
你是对的。. C/ p( f5 {$ J& y/ h' @/ t/ ^
去掉了随机部分
& m* q5 E& |2 `8 M#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)8 J% [$ j% L8 c# v2 k5 B1 V5 B
y = (x*27+15).reshape(-1)$ a0 A) @9 k' Y

/ v, T7 r9 D% F; c: v: q循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
2 j8 ?  B( J) u1 }/ cw , b* [: Y& m- y/ ]; v
27.002620697021484 14.826167106628418+ P) O& q/ O. `
: o: N7 b1 r+ O' C  D- C1 x! z
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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