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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 3 m1 ?2 e. [& _; K: A  l& H
- I. I5 g( `( K# j0 D5 `
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
. ~! K4 E+ j3 Q3 i) _7 ^3 EPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：4 _1 a/ X5 B6 G& k7 [( j; d
----------------------------------------------
" r. t8 y; Y7 X1 g) Nimport torch: e. K4 A1 N9 C/ l  C
import numpy as np( U- G) G7 n% `5 y
import matplotlib.pyplot as plt
9 K3 o6 \. L  Simport random  v# J! M6 C, w( e; E

3 U, D  h* \: x2 {* Bx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))( V& r6 V7 f- L# o, [% U
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" s2 Q5 N& F" z* {& T
( E5 h+ V. q8 |  Y3 t$ r  Bw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 A' A& w; \' F
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
. q! c, q" T$ F1 F% K# v8 F- u- a4 ~" r; u9 Y2 e( r; k
epochs = 100: |* V  D1 a2 q* D  e  a% J

4 f6 `  N% J2 B1 y* D% Z! Ulosses = []
( Z2 i7 m1 N  a' c, \for i in range(epochs):! O1 J) i* d% Y- v
  y_pred = (x*w+b)    # 预测' Q3 w9 C  d. j
  y_pred.reshape(-1)
, l+ g0 q' B) x4 ^: Z4 i  b7 Z
3 T3 e, n! E7 ^3 Q  ^  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
& u% d* w1 _3 e2 N! H$ J" d7 P  losses.append(loss)
* n7 r  }: u8 ~; S# s  2 Q0 z1 p7 Y' ^& Y; t  [
  loss.backward() # autograd3 X9 r" m2 M# e7 q1 F( J" z% X* F' H
  with torch.no_grad():
7 r7 j+ s) \$ R! }3 ~. ~1 t    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
3 N! w( {+ b9 W6 ]; [" R1 @( J    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
9 G& _% E6 d8 I! F( `  w.grad.zero_()  
! e" `2 a5 D1 }  b.grad.zero_(); D! s  ]( }3 d) \7 x7 m
5 L- d; D1 N' P
print(w.item(),b.item()) #结果# l. p' Y) r) w: m7 n
/ y1 U9 A3 A0 F) ]+ j
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
6 I1 D# Q- f& R4 W2 K- P$ F----------------------------------------------
, I6 k: y/ L8 t) s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。
0 D' I1 J  ^( a$ A7 O7 {高手们帮看看是神马原因？: ^) B+ j' C, `5 a, g1 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
4 g& o5 P" y5 J; N9 U& W- d" q1 v
  h4 j7 Q; b. d  f9 _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？
- D6 [" w6 ^/ i4 N6 j7 v' r-------; L5 a$ e1 w3 Z/ C
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。- d3 F* ]/ M  A
-------5 l' e4 z( k  \6 Z- z- r: j" J
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' R8 e# O6 R( f" p/ 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？+ U8 F/ Y  N8 V/ d6 ?3 t
-------
% E& S6 H# a" U, @9 R9 I: R不好意思， ...

. M! u2 D. B5 N# N3 @+ N谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: C' d, V* y4 u# A6 w
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 " ?; K8 v' M2 u" ?+ Z, X# |! p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
: [2 d% f3 K6 `; Q! r谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。+ A" n- Y1 g0 w* ^+ [( C* `6 _
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 ...
& L8 R1 x  z$ E: s
0 k; Q2 i8 s+ q$ T' b% c! J) U4 `
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。
$ B) @7 T/ F/ \. I1 J3 M9 R- ?# v3 Y% J3 Z  u
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
% {+ [- ]5 T1 p1 h% W( ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( p$ c5 T' H( k9 f9 l( V* 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。, c5 t" V0 y: P- W" G' c; E$ f

! Z( Q* M/ y  O$ _或者把b但的起点改为1试试。 ...
$ ?( ]- ^! v# D, y4 \5 Y

9 h, j6 c" X( n' A- o0 V+ ^7 z你是对的。" I6 L5 s& W& h. o4 S
去掉了随机部分
' [7 M0 O* m7 ]# q* x#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
6 U0 z& ^- E, j  l1 \  a$ U1 f& ny = (x*27+15).reshape(-1)
7 J. J) @: f- o5 `; w/ N2 s; v3 @2 a8 X0 M
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了1 b. d  l' q+ Y$ z7 R. i5 O
w , b
' G, g/ L! \$ N$ c& Z27.002620697021484 14.826167106628418
& h, }; y6 @6 ^% w0 }' I) h
* K+ w0 I1 s, O; 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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