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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
' |# b4 M+ o0 c
+ }; K5 L' q+ s0 W6 j为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* a: f+ N3 V' w3 Z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
9 N$ A% G  Q5 U& U----------------------------------------------
7 ]& A& v! B1 h9 Ximport torch: h0 f5 [) ~* H0 h, y! m- [; s1 X8 T: ?* ~
import numpy as np+ o$ Z2 j- F  N; }+ ?' [' @: d
import matplotlib.pyplot as plt
( d6 Y3 P$ U! Q" P& x. ~import random
: h8 `5 `. t* Y- X5 s5 K" ^' \) l! O+ z
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), M! s8 w$ C8 L1 L) @
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
& I2 L2 b% k  ?# P) X  l0 I  O$ j0 E" Q. [
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
% v2 F$ }; n+ M. Pb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)7 a* V- D2 X$ j. i1 b9 C

- `5 `" v0 K# Pepochs = 100) D; @; l1 j3 {! k3 `6 n9 C; Z- Z0 C1 {

) G8 W  z: z( F7 Z! A+ a8 A9 C; mlosses = []
# ?+ U' G. ]: z. o1 Bfor i in range(epochs):; X+ C! `% u# u" |5 O7 X
  y_pred = (x*w+b)    # 预测) F+ S2 A0 O1 Y  b- W
  y_pred.reshape(-1)" \( V1 @1 F0 [/ [/ g

8 C- V( @; N; i) `  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss- c2 k5 [- X: c; h. f& @
  losses.append(loss)
! X. \3 Q6 t$ Z1 R1 @4 \  
% }+ k% ~4 N/ L4 w  loss.backward() # autograd
" C4 \! q* L( p/ ?! q5 x' v  with torch.no_grad():
6 C' u% x7 o5 ]8 O5 [2 F' U9 H    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
; D' U" Z8 ~6 |$ c# q/ s4 z6 l- X: w6 Z4 u    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b * {% x5 L/ U& f) |5 H
  w.grad.zero_()  
% @+ K: K, O, m* [$ I  b.grad.zero_()! ~% R1 z0 a+ \  g# ~. R

8 S! B( J( `2 t' l+ k/ Bprint(w.item(),b.item()) #结果/ @0 E2 L1 }. e( a2 w- T6 d2 i7 ?

& {  O; z5 Y# m: v4 W9 v# o% ~Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
3 w, F/ Z' K2 I+ ^----------------------------------------------3 C5 \& d5 \' z0 g" B; D
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。% h8 |& g1 F) R8 y7 _  G6 c; F
高手们帮看看是神马原因？
0 R* `( {  [; c/ w$ e# ]
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
+ z# Q8 n- c0 B; L; t. H* l: y& n3 H6 k- V" I: a9 P% H$ |/ E* D. f
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？# O. C# V; D4 Y# w: F0 F9 D  n
-------
% _1 }8 b: `. N1 b3 ?/ `' V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。3 N8 W: n4 H8 z$ \
-------
1 D* o; c6 M  j: x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: O0 D4 X0 n; P4 e3 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？4 M( p( s7 \3 K+ c
-------
& g2 u# T5 n- c, E; M/ H2 K7 @不好意思， ...

. _( D1 A$ q0 a  @谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# ]7 {4 B& L$ c" c4 ~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
3 u+ ~1 n; c5 i
雷达 发表于 2023-2-14 21:52: w' M/ ^8 n, \
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。& w# G" [( I3 o+ j2 r0 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 ...

# V* Y) _5 t! V5 D' A
' `1 P7 T! Q; R7 }$ `( s! G8 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。
, \& Y, W( W' ~
2 Y. [% f9 d* 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 9 m% Q* U$ u% x" l, [+ l
老福 发表于 2023-2-14 22:007 I3 J1 a  D$ Q8 I2 A2 R* ^  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。
. j. D+ t& R) k/ z, k
4 E  S1 ]' }0 t, k" T" l# w' J或者把b但的起点改为1试试。 ...

- P, k) c. f, a% P* z" R1 |+ `5 \& M! K: u
你是对的。: Z, K- s0 P: X4 t2 V
去掉了随机部分
0 ^# T. l9 j2 Z5 a- ]: T6 E) j#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
* I+ p% r$ u9 b! z; L4 i- e; Gy = (x*27+15).reshape(-1)
0 d  Q; e/ E+ F- t& x9 ]' f9 x5 S7 S# [
9 m1 h( x1 n6 B- i循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了( [0 T: V  e* C& W$ n' w
w , b( z, A, F* n1 w8 Q' {- |
27.002620697021484 14.826167106628418" U" P- N, X8 Y: H+ q/ b# o
. r, L3 o% `/ U& H9 C) o4 i
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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