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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
" I1 V$ c# y3 {5 e1 ~, L+ r- ?  }9 e9 v) u
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。" q: B% {$ l+ C
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：# C- [- X0 A! o* _# B) _1 G
----------------------------------------------, ^: \4 W0 N7 Z# u( j
import torch
! k5 r" d* o& O2 f, x+ A9 Uimport numpy as np7 J( K* X2 a: m: @1 Y
import matplotlib.pyplot as plt8 [+ V8 `8 O, U* [
import random
4 p/ e3 I- e  x/ a2 v* S$ w, |; m- x. S2 V# a7 C4 G/ ]' {" d& T& K: r1 w
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
* j, O( a/ i/ I# y; I* Y  ay = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15' D! u! R& W7 V
- T  [2 `& q- W  F, p/ f( q' e
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b( m. G9 V2 U. R" ~
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
9 X; r2 V5 Y1 n$ q& q; m$ P7 ~% k! i, F0 @) a& Y+ n
epochs = 100. ~0 N5 g& j* K4 O5 k# I8 J
/ m* r0 b+ h( v/ n. X5 s; {+ z
losses = []
$ {; t" L1 F( s. L* vfor i in range(epochs):
# L8 c* d' q8 F  y_pred = (x*w+b)    # 预测$ U% H9 n  P. @, K2 R/ |' r, M
  y_pred.reshape(-1)2 [2 F$ I1 s' ~
3 Z; A& l5 h, P* |
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
/ a3 Q. e8 ~3 B  E$ r! y  X0 J  losses.append(loss); j2 r3 X- M- i* U, o
  
& T$ D0 b, d7 H' ~: Y1 @  loss.backward() # autograd' Q( _* G; l9 M6 o3 x, c
  with torch.no_grad():5 p# m0 [3 p! _
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w" \/ U; l5 [( S& U' U5 q# t
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
$ B5 R% H8 U; n$ t  w.grad.zero_()  
3 J5 @- Y$ ]5 z8 M0 C  b.grad.zero_()" z. V6 ?. I/ k, [* E$ P# v- [

9 v. o4 x7 X- e+ Iprint(w.item(),b.item()) #结果' s, g6 u: B( b6 c2 ]' C. J, U/ \. i

  Y3 G6 V. a& }Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
' Z" y8 u* `9 R( E! w----------------------------------------------6 O# T/ ~3 [' \, @+ A3 E9 l5 n
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。# j% g: h8 x- q% [& M/ |
高手们帮看看是神马原因？
3 |- V: I: ]  m( y7 X
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 0 B) s/ r% a; }# i. C; X# X: H

5 C5 S9 e) V4 Q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？$ J  }3 Z: z; F- d- M- j7 e
-------
9 Z7 \  C: k# F4 o7 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。' M2 i; {! r) w* n% X, n. w/ \
-------+ Q( d4 T9 Q" r5 o/ P* v2 I2 N
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
+ J8 m/ L# V0 H7 q4 x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？
8 v7 r5 [; B: F2 M: C-------
, x, @6 ~( H: W! z! L& U4 l不好意思， ...
9 n* {# S# \5 J' T) s9 q
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# `  b& Q* j' _  n. f0 L, 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 ( D$ C! x, E& W9 m  E/ ~2 v; p# ?1 ?
雷达 发表于 2023-2-14 21:523 N9 H( P# H: Q0 s) \$ ]
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 r- _/ v$ U5 P! ]
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 ...
9 h1 n! }1 ~8 S( {
. q; S" ?; U9 F8 c9 V% V! k
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。: ]$ Y5 {! l) N

) N, X) j' }) v$ o: U4 R3 f* Q. B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
$ @) N, v! u% @' v5 ~2 }5 A
老福 发表于 2023-2-14 22:00: M. ?- A9 A' z; p' F( M% N+ p) `
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。/ R1 @# Y& z8 @% C: y, A
) A2 R' b# b7 E( G6 |
或者把b但的起点改为1试试。 ...

2 X( ]6 H' j) s' B# E& L
% B5 x3 Y' U0 F6 H% r1 I你是对的。3 u& m! |3 h, r5 B( ]' T4 b
去掉了随机部分7 o3 p4 Y( J7 A% m. q- U
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1). r2 t- V: P! a8 |% n9 c
y = (x*27+15).reshape(-1)
) r! F  v* S/ k  {+ y
; C- E2 Z* s6 B" I, I1 N循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
* l( \- O9 c$ }1 r/ pw , b( g* t: |4 o0 ]- T. a. [  `
27.002620697021484 14.826167106628418
9 `) D3 ?3 Y1 ?1 I
2 r& l$ q4 e, Q( D1 x5 L: D( j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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