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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
- @- i$ q5 e8 j( _$ D5 B# m. b! [- |# I! l0 g4 `
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
; e. w, @9 ^' P9 z  A$ APytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
, d( `# A0 [, X1 p3 [----------------------------------------------1 g9 t. B; V3 N
import torch
5 b3 G& r4 _/ pimport numpy as np* f0 @9 Z9 Y7 k7 }
import matplotlib.pyplot as plt" o( X( @! F; T7 b) f0 ~( p2 _
import random$ b( r' Z# R6 _/ f) d2 ?. Z% I

7 r( G% m) y& }" e2 t5 @3 z$ `; Bx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 ?3 |+ I: h6 w: ]9 H, _" Fy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
9 O0 ]9 Q, v" r7 P& ?% f; K: g  F, D# n
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 Z) h1 \+ ]; S/ M" s& `% q
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)# c. j4 v( S" z- {9 _# r7 F

$ T. M  z" ?. [% ^) qepochs = 100
; \* Q! V* C3 r( b2 B' p  ^( x
1 W5 r, D9 A9 ~0 L# O  P- j: klosses = []
: [! w- J; C; z0 F- D" y3 J, yfor i in range(epochs):6 Z0 w. |. v" z6 o( w
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
* O* ~$ W2 S+ R$ t) M' u  y_pred.reshape(-1)
, M! M0 ~1 l+ k, k* X6 z , f' h; [4 v. z" D$ f% Y" j
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ C7 m/ r8 ~, m3 H" P, T: G0 L+ B  losses.append(loss)
$ Q& |& ^  A. p  Z% X  # p% z' B0 o0 x+ m4 E% I9 v1 P; E
  loss.backward() # autograd
! {1 A% S: p" Z$ v5 j( K5 A5 h) O  with torch.no_grad():
5 N% o/ K- O' ?    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w2 v: q5 ?$ C2 ~' S5 o' q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; ~, t' n) n6 k0 v! ?' |0 ~& [- k% J
  w.grad.zero_()  * Q% J# N9 M2 n2 f2 {8 R
  b.grad.zero_(). ^1 q. c* w- e3 E

' m) z+ x* ~0 ?print(w.item(),b.item()) #结果
7 g6 O  Z( p; y! _* I
6 R8 `9 E6 ?8 x) z* W" F2 lOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
6 W' H# J/ O" ~* \9 J: ?' }" i----------------------------------------------: |0 g8 J1 g  B% e" H
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。
1 t% f- q- Q1 b+ D% K6 L6 ^高手们帮看看是神马原因？) K' {0 o. u! u; J5 K
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 / k" w$ Z3 M: `! q! S9 _

  r1 \& V" e0 ?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？
" W$ V2 T9 Z# _$ i6 q2 x% B% ^-------' G/ K0 a6 q1 O$ D
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。
0 I! q. ?7 P, `-------  f; w9 L2 e$ d
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 19:235 t9 T' S" L+ I3 \7 T
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 v" R0 L- J3 s  M8 J' T& }2 S( S
-------: y% q% U2 J0 b3 v# \4 I" k2 ~8 g
不好意思， ...
: m' l, s  M) W2 [: F6 G
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。2 ]& W7 _2 y2 H. k4 H5 E/ 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
: [) b7 M* j# v; f
雷达 发表于 2023-2-14 21:52; v1 Z! L! S: B, y4 ]# N
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: J: f: Q& n2 b3 o3 n# s, G6 c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 ...

0 V0 C0 X2 V8 r- n, q2 D7 g8 \
* `  y9 R, v5 j; a) }1 o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。4 h7 Y: C  D; d# O* i+ C

) L% ?' ~" P$ i6 X4 z- w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
8 e5 J% S0 f3 r, a5 |1 ]
老福 发表于 2023-2-14 22:00. u( A& t9 |/ x1 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。+ R+ Z3 c7 ?  ?  A: W
7 \3 o% g6 \& h6 w7 N/ e. x' d
或者把b但的起点改为1试试。 ...

: }) Q* X5 Z! h4 d4 y+ s" `* t& p0 z& w5 [7 e! E9 e/ z2 E
你是对的。! a7 @/ j% B/ g6 z
去掉了随机部分
$ \; s) N; M* v) q6 z6 r#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)& Z8 i7 W# \8 i2 a9 b5 _( ]
y = (x*27+15).reshape(-1)4 N! ?& l, C' A$ Y
' g# N  l- A7 x$ R2 M: v0 O+ ^4 T: {
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
/ E2 s* X" g# ]) q1 v+ R! Yw , b
* C" Y# }/ f* [7 m6 W8 h27.002620697021484 14.826167106628418) q# h0 m9 [0 A, t7 J6 a) p

' N. U5 }! f7 _; X( C, _; H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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