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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
7 ^% h: g' Z7 C) N: i% B, I8 I
% P# p4 o- X' N% M为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* v0 O) W, ~& [
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：; M; j) v9 |* ~* _( s' l2 u
----------------------------------------------- G, q. y5 j. u
import torch
. t0 M1 i. ]- P4 @+ nimport numpy as np+ L0 Y0 i; a5 W9 d. m$ \
import matplotlib.pyplot as plt! u2 B$ h, a, s5 V+ y+ \
import random
1 x  B7 M  L4 R" h: l8 t8 [
. h$ D* V& B  V  C! Yx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))( b* z/ k; ?1 W+ r: U/ z& ]: s$ u- a$ j
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
5 U+ I5 y0 t. b8 `+ s6 c& |+ g' y0 ^- a+ c
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
% o6 H3 _) x: k, D' J9 tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 v3 `  S# I* D! G% L! d8 `1 L; `& i2 {. v2 Y( W4 Y/ e" A
epochs = 100  x# N2 O) K" o9 Q5 ^4 S2 F: z) O

) X% @4 {8 P7 w* l1 @: ~/ xlosses = []7 R) B* j/ X- ^( u5 F
for i in range(epochs):5 v8 r& {. @7 }  w4 w7 f
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! y( s  ]4 S" p+ r4 a  y_pred.reshape(-1)% J% u9 a+ H# K& h/ z0 g# ]

- L0 q7 _8 T; T$ F$ k+ b: a; |  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss) d! w% j: _9 S5 J
  losses.append(loss)
- }% a5 F4 @- ^: o- G. q, S4 t  
8 g, g- P: L& F, q1 e) Y! W8 P9 y  loss.backward() # autograd! k0 X" X3 b9 ?- S; N; O( m
  with torch.no_grad():, M# x. _: w4 S8 W2 j: E$ ~# K, h
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w, d; v5 f% S% w/ Q8 B; r
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ' G+ i0 ^1 q) U6 X0 A' w' f
  w.grad.zero_()  
! p# _* T5 k, J+ Z: ]& g( M# [  b.grad.zero_()5 }: I$ O3 m9 @; G$ Q& C$ a; i

% v& M; X7 O, a1 {! ]; nprint(w.item(),b.item()) #结果' _! p$ x8 ~5 W7 g( F" E8 W
  t2 U* [) [" l' U
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625. E# W+ A) F$ F' o, b( O; W8 ~
----------------------------------------------2 G* l) m( g: e" T% g
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。
' w  E( o$ [" j高手们帮看看是神马原因？
, L) g# x4 Z0 ~9 j2 r
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 w$ |' F( C6 ?, e% U+ [, c' n
% Q0 U; V+ ]. W4 \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？6 g. H, s3 k+ k% s  Z! b. s/ F
-------# t; D0 K7 B5 H' d0 e7 V% E9 E# C
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。! h5 t8 g" Z( G: N" I: t0 }
-------
1 P7 E0 |5 d1 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 19:237 X7 b* [4 _  u) {
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 \! r+ a* v" c( y/ _4 o-------
9 h1 Q4 a1 Q$ n不好意思， ...

6 f7 Z* T) y' s4 A+ f# s( ^' i+ T谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# o& h. g# |4 J7 o5 |
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* p6 [* z* ]  I& J, p  t
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
" d" ]. B2 U" Z2 D6 \6 c. i谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
6 l+ a2 }( S; 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 ...
+ h8 r2 U9 G! C3 y' _
) U' o0 S8 Z& R* e) m! }
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。, u( T$ z/ f' V" K
/ Q: \$ Q3 b7 i, A. c* d! {
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 ) f* K: z7 J8 V8 r
老福 发表于 2023-2-14 22:00
; v. y% l3 y" y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。
. O- ~3 `" n' |* T8 f/ c# Q# }' V, r+ c7 {  W. W5 l
或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 @, Z8 o/ H: N

- g0 W6 x6 C/ _) v: V! Y你是对的。
5 S  S) u$ R+ U% h' {, Z; e0 k去掉了随机部分% Y# H& O5 h5 y: Y# @
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
' b- c. w4 {& Q7 @& Ay = (x*27+15).reshape(-1). I* |, L! I" a% ]) _4 {+ G
% ^1 @- d$ [: e  ]. I% v- b4 d
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了  X) _9 y% d, |8 c! H2 J$ y% C2 [
w , b9 V9 d+ V$ P+ Q
27.002620697021484 14.8261671066284188 M4 j/ h8 B/ p# E5 f) c
* \% m) k# b  K
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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