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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
& S* t  G0 Z5 R" T9 V9 {& d( C( H" o  O4 q: |" X' G
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
8 C% q, c: ~# j  `; KPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
  D6 n% j/ d" W1 G& T----------------------------------------------9 g+ B/ Q7 z: g& ?
import torch
- ]; l0 Q3 D5 L, x# }5 ?9 Mimport numpy as np3 R" Z( Q) k0 ]( ^0 _5 M4 Q
import matplotlib.pyplot as plt
2 \1 Y! j( n; j$ b' N6 Himport random
+ Z) i1 W) p# j% j
8 @0 b# Z) k8 F; B/ _% d- Sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))& T7 B3 T6 X8 P" @+ |
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
2 \5 s- k# t, w. J' q/ z+ O; r; I2 \6 ~
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
/ v: h7 d( f1 H( d. vb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)# [$ t0 Z) X* O" G( t

5 V) g' g" s  N8 depochs = 100
8 H8 W& Y1 {0 g( ^: ^! C# [; }5 P* i- f- a
losses = []
7 r5 I8 K& m: r4 V+ @$ Rfor i in range(epochs):
9 z4 `0 n) a) N; Z) J* P6 a' }  y_pred = (x*w+b)    # 预测3 {' _2 }- L3 ~/ h/ v
  y_pred.reshape(-1)2 N0 K, ?5 p. l3 k  l0 a' X9 b5 j
# N" E" \0 ^. X
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
$ U1 V# F9 @4 x9 Q( U6 `4 Z  losses.append(loss)# T/ d. s. U2 z+ B$ |
  
) v/ b' i+ L& ?  loss.backward() # autograd
$ A, n9 ^0 ^- t$ D0 z  with torch.no_grad():/ @: H3 [& h- h; n& H$ q
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! z6 v. [$ E2 d  H8 O( J0 {& i
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ' B. U$ |0 d2 V4 I
  w.grad.zero_()  
$ P( B* r# c" F: j7 C  b.grad.zero_()6 |8 B( a& I6 y- o& n

# ~# d; y% C1 B  L) t8 q1 p- }print(w.item(),b.item()) #结果6 V5 V* a% V! e% h- N) ]

7 k1 i$ _1 O$ POutput： 27.26387596130371  0.49745178222656255 {( g2 N8 c  \+ J: d
----------------------------------------------
/ u, z( X( X; I0 h( u0 q( Y1 ^5 E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。. `9 C  }+ o4 a. U- y) K# f
高手们帮看看是神马原因？$ q; G: j! u2 G9 b
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
- S: V; J1 v$ F, U/ u6 p  G
  J7 P" ^- ?4 M" u& N. c1 z8 \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 `) l  O" {9 M1 T$ W% D
-------7 U1 q: H! K2 [8 l1 ]
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。- E7 ~' D1 Q. F# j6 O
-------
2 ^; a& f; _0 y4 m+ n4 o' ?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: _7 b0 N4 S; 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？! j& M1 f$ b0 C7 z) D
-------$ K7 v( s, \% ~. ?5 b
不好意思， ...

* W+ L; B3 x: G% T! ^! Y5 C; s谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。2 u! l( N9 f6 @; N+ V+ @0 Y7 f# J
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$ K3 F; D2 h, l+ w3 m$ ?  f* e
雷达 发表于 2023-2-14 21:52" p/ ]' M+ t4 g' N# o2 l9 f/ G
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 s, J, K; _/ Q9 {$ d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 ...

, Z5 H* U  J* e: Y
, Q8 {* _, z1 m0 u* _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。
+ I0 N  u- b; D) `% ~
  N$ {5 p  J, w$ K" z* F! u4 a% 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
' ^" i! V) ]) E) o. {
老福 发表于 2023-2-14 22:00' r9 |1 f5 l9 r( G
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 R! X/ S( n9 S$ h' m* N$ y( s

# @/ B9 O) T% z或者把b但的起点改为1试试。 ...

& @" |+ f0 Z. [
: x) h- h- D8 g; n$ T9 Q4 t你是对的。" M/ d9 ?' q4 p
去掉了随机部分1 O% g1 l% J& {
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
5 V* H  Z( q; oy = (x*27+15).reshape(-1)
& z: D; i0 x% M9 a# `2 x9 i# L
% z% g# _7 W- a- O3 V* q- }循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了2 r8 |1 s. s- y9 J+ `: \
w , b6 B+ q+ W8 j+ j! H$ j3 T
27.002620697021484 14.826167106628418* Z. o7 F/ `1 N* b1 s

; e0 o% S& }1 C+ l3 l- s, X# e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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