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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   e5 E( P5 e4 E% W
& {# n6 F! Z& O+ h9 s5 V" z6 F- f7 t1 D
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 k3 T8 k9 N# p/ WPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：$ S  }, L. p% ]7 M. G
----------------------------------------------
. ?, l7 j# @% E% Jimport torch
( P% b+ b$ I+ ?" rimport numpy as np
2 x: ^" w5 f* o) yimport matplotlib.pyplot as plt
5 b) _! K6 J2 s' X) a" H2 @import random3 E* r9 ?% {# y$ R2 C1 ?. Y1 y" c. E
, F& n2 w4 O, X) y6 D
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))5 X- c9 t9 o% I6 A+ m# e! M
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ B" V8 H3 _! M6 w) s( A
! c( @, [( b' u; ]+ F. @% Rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b4 `6 H& m2 _4 u
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)8 ?9 W" W8 f5 s' U  y. ?( w; N
5 p, o) K4 v0 ?* V
epochs = 100
# S  j2 {, b8 \/ a. \# {' d9 ^. F1 D( [
losses = []: A6 @' x# J2 s: H
for i in range(epochs):+ M# [8 t8 T$ A  K9 U3 i
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
. H& t. Q0 c6 r# _. a# D- @  y_pred.reshape(-1)
7 H! O, N. H# M& s5 h7 K
4 c2 w1 N( N* c% T+ [8 `: W  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss- a4 q+ `; G3 G
  losses.append(loss)
8 s' \+ R& m2 k/ n3 |  ) c4 G. u0 g  ~
  loss.backward() # autograd, p8 I# W2 C2 }8 W+ _
  with torch.no_grad():1 P9 l6 t7 z, Y3 H/ B
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
9 C) K) _, P3 f    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 7 i5 H, C$ I8 H3 Q9 }! z
  w.grad.zero_()  
; Y3 k$ I+ w( t$ m* M+ E  b.grad.zero_()  b4 X5 C5 P$ [% ]" i

8 W$ \1 v% Z8 P; }print(w.item(),b.item()) #结果" e# G. L. q& v5 \* F

$ l) C" z. q1 I0 E. j5 hOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
; o/ ^6 E9 Q7 P5 m4 W2 g, V( U) E----------------------------------------------
1 V- H+ u# z& c) J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。
$ f; ]$ B2 J2 @1 K& {高手们帮看看是神马原因？) Y. Z5 [: `; P% `
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   q4 ]1 U4 B4 X: U8 l6 C

' y: f8 G; L, R2 G6 [3 A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？
5 Q& |# E$ ]+ A' P& _$ b: M-------! B" [4 [! T1 Y- D) u* a
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。5 w2 N  Y% B! }) o! y, F/ y
-------) W# f" [0 k' M  i" ^" V
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% \. ~: N. `- C1 `% k; `
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？
: [3 F( u& j' m" q+ ]4 [# g-------; K0 U2 V) x9 x
不好意思， ...

7 E: Q  \( G5 U谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- n  [# T  ~! H" H7 G
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 0 _$ w3 i7 K% j! R
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
# l7 n7 H+ \+ N, S  j谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。" P! C: D% p& r$ ^% V% ]8 G- m
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 u% B. p+ a; x' h
3 y3 E# ~8 z4 I' D- a+ T
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。. w1 F5 l/ ]4 X0 T/ N
! D, u! q8 A4 Q9 H  P
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 W; I1 _% J. h/ H; q
老福 发表于 2023-2-14 22:001 W* b( M) c; q
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。# y8 |; Z7 i; n9 ^& p+ l1 L' E2 H9 n& Q

7 i' V3 t+ {3 L& n; c9 O! ~1 p或者把b但的起点改为1试试。 ...
( x( e& k$ }" D7 Z/ [0 k

/ \; p8 T+ V+ \# m你是对的。" l1 w0 _, j; ^$ q5 d
去掉了随机部分% Y" k# h# v1 v+ D7 _$ M
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)- ?7 F, K, }9 v; h6 ?$ }5 F
y = (x*27+15).reshape(-1)) U+ a5 x- R. |4 ?

( h" x; ]6 }+ i' X循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
# X" m6 r$ v; o" e, x7 |: G2 c7 {( Jw , b
; b: C7 t1 w, w& c' r27.002620697021484 14.826167106628418
, @2 e% f3 K$ M" Z. r  S6 _  Z  F9 i6 o/ _' y5 u$ 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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