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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 & r, _% a2 j. I7 E

  U8 V  j" e# {6 |为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 g8 @+ K4 l8 W+ `) s
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：& y8 A, o2 _& i! y0 ?  d; W
----------------------------------------------
& `- g5 d2 c1 \$ b" U# himport torch
% L, [- r1 k" ^' z* N  A* F2 M+ ~import numpy as np; Y: d$ G& L5 g; K* t6 _
import matplotlib.pyplot as plt
; `9 P) Y4 i2 \/ Z1 J) y$ Gimport random
/ z4 Z9 g2 ]' e. w* q0 e; I- u. i% a4 e  ^6 l
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
/ ]2 b$ k& b' A) G5 qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
5 v: t8 p* z0 A3 @7 n4 G1 U; j
( v  m; ]# T( b. d: Y* @w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b8 Z2 F! t1 l( m
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
& }5 Q& f! f* x! w; ?
$ e$ T: B" S% a0 S! kepochs = 100
  x4 A9 `: d' V. x
& ]/ U8 r. D) D. ?' H: u/ flosses = []
; F9 b2 O3 M, z+ x& H+ Xfor i in range(epochs):3 Y/ N5 p$ z- X' p8 V1 \: b
  y_pred = (x*w+b)    # 预测. f$ A1 Q" \* D$ U! b
  y_pred.reshape(-1). F: L9 E& l+ y2 s) L* j8 T( e
: n9 ]( q! `& B* [) ]7 G, C
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( h, n2 i4 ]0 j3 n( p$ ^- O# ^" \  losses.append(loss)+ J9 T& w6 J; h+ M/ T3 b
  ' D  a0 _  q9 E0 b' K6 t7 r. C2 q
  loss.backward() # autograd
! s$ E5 f: }' J0 y, s* U  with torch.no_grad():
: _1 D7 m& @) w- D) [6 x7 O    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w# l. }& L: z9 \% H
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b : y  S* k6 Z7 |3 o
  w.grad.zero_()  4 @' ^: [8 j5 z% A# g
  b.grad.zero_()7 d" w+ j' ]' l, }. _  _
  G8 m5 B" ?# I
print(w.item(),b.item()) #结果1 n  M  ~9 n( t

% _4 q6 @- I# f( W  _Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
9 \1 i8 ^1 ?  R$ b----------------------------------------------
8 m& e1 T1 Z0 T7 i  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。9 D& T* i  e- H0 Q! K7 e
高手们帮看看是神马原因？
" {3 J1 Q* R! ?3 l
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
) ^, H$ }- u: @) ?, o
5 C+ \' a( r2 w4 k7 M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？
* V3 M( @' S2 }, C-------
3 J. q) r' L' s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 l: P5 {$ @! `8 x; U+ `5 o, j
-------
6 h2 X; n& ]0 O4 T* l+ r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" z# A  _( U& {% O, e) X3 r
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？
: Z2 v0 w7 n$ l$ W* b2 |7 D) I-------
; c- l# M7 r# K* {不好意思， ...
9 ^' c! c2 k9 X7 U4 ?1 H; ?2 o8 r
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。$ H( Q8 b! P- l0 j( q
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 ( }) h: H' d% C& M% J6 H
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
& s2 F; q; c( g& \* `谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, D4 Q$ J$ l2 Z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 ...

% p6 Z. ]1 i- O- K) ~3 d/ a7 i% c8 Z3 W5 i# _, 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。
- w: m  n1 n6 s5 i$ N' N' t+ k* f" m3 y/ r' K6 A
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
% G+ `+ @6 T1 P! N1 `) @. m/ j
老福 发表于 2023-2-14 22:00
. W- U: I- c9 ?) l' A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。
: I" j: ]0 v7 r0 }+ S/ O1 }. b' M0 M  R, K  j$ J$ J
或者把b但的起点改为1试试。 ...

# e& d3 v; m. T* j
- h. l5 M: R, ~. h  x你是对的。4 q" a4 J; s- H5 f% \6 [! Q
去掉了随机部分: ~) c# w' q3 ~7 E$ H+ p! a$ ?
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)2 S0 K% f) F& D: b
y = (x*27+15).reshape(-1)5 ?0 B& @3 j! ]

$ {9 O3 w9 ]  `& ]$ }! |循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了, E. k* s9 R& E4 n0 O! I
w , b
& C4 v/ P% ?" [27.002620697021484 14.826167106628418
! {( ~2 S% p) M6 N
6 n9 }+ i& d/ Z3 w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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