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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
: p/ G& r+ _$ ?/ o
) e. d1 R$ D8 @! a. U为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。3 [* y/ z* ~* l# h  C- D
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
% U9 F$ G, E6 e/ u# W----------------------------------------------/ a4 h" ~- C: |! p# x" ~  b- g2 U
import torch
# z+ x1 V2 a" r+ kimport numpy as np
# n* r0 w- g% y' I2 k8 Ximport matplotlib.pyplot as plt
( q& x8 G6 x$ q+ a1 y7 U) C! Kimport random7 z  j. y3 e; Z3 L; U( P

& U  M* ^# n) }4 s9 h- Lx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 A) x5 i) H7 D: q. ]y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
: C- ]4 P$ X& d: r; c0 ^- a/ V6 T4 F/ ^4 r
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b: |( l- l0 i6 t0 O
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)/ t! R6 _5 z5 |+ a* u
5 g9 _" V& s' z- h/ x
epochs = 1002 E; W: d) H! g/ U; a0 i, @
1 }1 H+ m, E3 p9 n# t3 a% W
losses = []
  w6 U7 F; ~) v, M7 e  pfor i in range(epochs):
% v+ J+ L; e/ A5 r* C9 l4 R; B5 n  y_pred = (x*w+b)    # 预测% g7 R- k3 p$ z' Q/ |* I6 d0 j* s
  y_pred.reshape(-1)7 {5 V9 @: ^9 m, M! j  A3 e

! _$ u+ d" V" Q  W9 B, C; P9 `1 i- _9 I  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss! h4 L9 ~2 s6 |  e: @4 I
  losses.append(loss)
# x* J8 b4 {& l/ P& i% {    X, ^. ?9 @; o* ?* U  c" x
  loss.backward() # autograd5 m# N7 q! ]; d9 D# j1 ?0 k
  with torch.no_grad():; z4 f, [  s: n/ c
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w4 }% y6 t: b- p
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # V- d3 M8 S; ^8 X$ O% ?, P! ?9 V
  w.grad.zero_()    J$ ?: |6 ~- G7 u% _  c
  b.grad.zero_()  \; c" `' W3 j- E4 b0 e, k
1 }  z/ X. F0 p) P
print(w.item(),b.item()) #结果
( N% o& R  M: c# W
" n; i- ^# p# l8 R6 MOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625: q0 K' X! E) T$ _' @, T8 S
----------------------------------------------
) A5 W4 R% E; X) f0 u# 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。4 c0 y0 f# c; K- Y  m
高手们帮看看是神马原因？
' q. y* L& r. ~$ m9 F, 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 # g( n4 f1 w* w  |7 ~$ N+ @/ c: z
, m0 q6 `6 W( l) 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？
% K; E% Z2 v" S9 f& Y-------
) `4 J/ @+ [- z/ L+ V- 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 ^4 J& f  y: V, R) e9 o) x0 e-------1 P% q# C/ H* ^0 s! B) i
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
# a7 t8 O" K/ g- s6 E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？; P2 h1 R8 ]0 ?
-------
: e! G! {9 I  A不好意思， ...
, }% B% `' n+ z  ^' P* t- m
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, n; [# `+ b9 E+ j
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
5 W" S8 c7 V* h- L# W( F
雷达 发表于 2023-2-14 21:52' }/ l2 v- i3 O$ v7 p- N# U
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。+ [( N+ p* h: s; }3 O
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 ...

/ v8 f; ~% A2 t! I7 a3 ^! M- s
4 A% @7 I/ z, U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。
5 h& i3 x1 ^6 R* U- E, u5 C! u  J0 X8 f1 b3 I' s
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 3 }4 S7 Q( e9 P1 ~; P) h9 V
老福 发表于 2023-2-14 22:003 T2 Q5 k$ I; `" Z0 I
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。2 P/ c  a- I8 Y. R; g

3 N3 R& L  X9 [3 ^" P! C( h2 q, m或者把b但的起点改为1试试。 ...

! S; a% D* s1 w$ |0 ?; I
' \  U0 U, L- n7 E( A! q7 s你是对的。
) x, i' r4 a) r# N' t* M# _9 {8 @去掉了随机部分
" b' N3 J, c5 N: G8 c! Y#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% n1 F. e7 }* a7 K" ?y = (x*27+15).reshape(-1)& ^4 H0 R7 Y+ y6 N, w: {; ^, [
! ?$ e1 Y) |- k1 S+ q( Y) P! ]
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
6 e* K' u" v" v6 j2 Q5 H, f6 Iw , b
7 z5 ]# S4 f" i, @4 _& z) v; c27.002620697021484 14.826167106628418( l% \4 v0 z# K% E6 [  g
, [( j" E3 K, B" x3 M1 m/ p
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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