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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 8 @2 d5 Q$ ]/ p/ D' y3 p# I6 o
$ }% F, q; L9 l2 R. G! O- j7 M) k
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。  h  m  @, M9 q9 t
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：0 C! t# L. a# h; Q: J
----------------------------------------------
4 o( m, G' u3 W2 s  l  ?' aimport torch
$ O% Z) D9 G( y7 Q4 A8 t* V  Y+ \% Timport numpy as np3 a. A2 M% h5 f) y# c) H9 z: s
import matplotlib.pyplot as plt2 h  H' \4 N8 V4 H
import random
+ q* a' M. ]( g
! k0 N; B' M) b4 Ex = torch.tensor(np.arange(1,100,1))  p- I0 o( I2 m" E0 F2 J
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" h, w0 m6 V; ^( |) r: X% f
( \  p" o1 ^; Z4 t  m( pw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b$ _; Z# w; K$ T4 w
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
* J2 q: j" V: F5 ?# C* n3 V, S! M% D
epochs = 100: s7 \. q  g/ I

% N0 g5 s) G, ?7 D6 Q7 P  k9 @losses = []( t+ l! T6 Z( L
for i in range(epochs):
, Q' h3 Z# Z, K' h0 C# H  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 q" i; W" b& d, X5 m% B* J  y_pred.reshape(-1)
5 v3 \* V# p0 w8 t6 m5 B7 X
2 l( m: ~: G% ^  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
$ U6 T6 y1 B/ r5 K0 _0 {6 _  losses.append(loss)" t4 \* K$ X% H9 H( M# q
  
, D; y9 w# ^- T3 A6 y( D) }2 u  loss.backward() # autograd
2 ?- [" A- |) f9 e0 @( K$ m  with torch.no_grad():
6 K5 u9 {) z1 {* m( d2 ?0 ~    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w1 n9 q1 t. H8 i, T! L' O
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
% N6 K2 Z8 c8 P1 |  w.grad.zero_()  
1 z  h- S; P( M# d3 e# H: K) ?  b.grad.zero_()/ Z" T  h! h/ ]* T9 F3 Q6 _* u' R

; H1 I( [; X" K: m2 s$ g4 m: _) ?print(w.item(),b.item()) #结果
& U* W  E' Y' q4 O2 e& T+ e7 p7 J$ s8 N$ {/ I0 K
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
: m' u) q; B2 C% O. g+ d----------------------------------------------, ~% c: v& U* H+ m7 h, l7 l
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。
4 F5 `% c# D. t( {2 n  B高手们帮看看是神马原因？, Y4 \( U, p3 n% e9 D0 f7 w! ]
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 8 R0 Y' {5 I$ T) Y7 w' C

) k, o9 ]! x0 V* z5 v/ 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？
8 z- y' M0 L. t- ~-------
6 m2 ^' S7 [$ ?' Z; l% x( f* v9 |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。( V& P/ q) S' X- w, ~: [
-------
* X7 f4 l# E9 |# X8 v6 k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/ m6 U1 C; E3 [# ~$ v) 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？
* x3 |- \2 @. o% i) S, J8 e-------8 E- {& k! p. \6 ^8 F% I
不好意思， ...

: z1 S# u. w) }. U# P谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 J4 U: C% j* H# F. o5 m& 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 # v  F) J/ f9 ]( q  V
雷达 发表于 2023-2-14 21:52' ^3 b0 h3 o/ ^# Q- t% Z0 ~
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- n* R: N2 r- m- \% {  h
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 D/ Y% B9 F  H1 a, p* K1 Z7 _0 P! q: j& \8 H" D7 l% e4 e0 x
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 T$ g2 z( e% J

5 b0 F5 B* h. [, n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 % }, o! |0 y% v
老福 发表于 2023-2-14 22:001 H5 ?" H: z, D" 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。
, }0 [6 A+ y/ X# {; x5 {
/ G( D! W0 X, I" x7 R: v! d8 @或者把b但的起点改为1试试。 ...

& C$ g- k. i7 x( u9 I& g1 C) i; H4 V$ y3 e# Y
你是对的。
: \1 ]- }6 _2 b8 f* h去掉了随机部分
' F" R& h" i& f( @# Q$ O# g6 A#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)8 l6 s2 h+ P0 Y, f
y = (x*27+15).reshape(-1)
- G4 N; l- Q  r1 p/ {" D7 H( @7 A9 S$ k5 Z1 `
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了  W# O9 _& H/ s9 @& `
w , b& k" @* e$ d4 |0 L5 j0 m$ z
27.002620697021484 14.8261671066284187 o0 Y7 z1 X% T# {2 v' J

& m# i* M* ^: B5 P& Y% o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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