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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 4 H' o$ D! `- @6 d; b
2 S/ j2 }* a/ h' v/ [+ G+ N
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
5 s- u; {5 D6 y/ D* ?7 H2 ?% PPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：& U3 U4 |  A, @0 k: P* k# ?
----------------------------------------------) j8 e$ m& W. X: A+ x& Y- M
import torch
0 D& s" o# f! ]7 yimport numpy as np- m( f3 r' c" L  k+ L+ z
import matplotlib.pyplot as plt- f% v! Y% g( E1 S1 r; j/ `
import random
; r/ D) q8 K  g3 U$ o3 W: @" c* O& ]% d3 w1 L
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), o4 \3 D% Y8 Z) F
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
: F( R( G/ L6 A& Q1 S4 d7 w" y! w3 a7 n' \" o! E
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b5 ]" x8 J" g% w+ U/ v% a4 D
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)' Z" a2 s- [/ m7 T

3 \; _( r6 A/ Y; p0 z5 _epochs = 100  G5 M- ?6 x, \; k$ T4 A. N" j
, U+ M5 g9 o1 I. R2 S7 j, ]3 P* J6 Y
losses = []
- b( r; @, p# }# f" ]1 U8 cfor i in range(epochs):
/ C: J( Q1 W7 d. }: T2 Q  y_pred = (x*w+b)    # 预测- a  w) ^6 Z2 Q' m4 I
  y_pred.reshape(-1)9 l+ @- P; R* Q% C# V; j/ R

; s, [, k) |5 g! _, F0 }" P  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
1 M% a. K) P3 f& P  losses.append(loss)6 j7 q- k/ g& x
  
* n' t: X5 q! d' G  loss.backward() # autograd
) b# L' @* P" B6 S; r9 m2 R  with torch.no_grad():+ L; c7 G2 f# ~9 q( }$ ]
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w- X6 J5 C# H! p' Y$ x
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. a  p6 i# }% r2 N. z: Q( Y1 i  w.grad.zero_()  * ^% a. |# d  ?( ?0 n
  b.grad.zero_()
! G% x, T' ~3 i. y- k: B/ I
' Y# j3 q7 Y& X$ G5 sprint(w.item(),b.item()) #结果8 |' R+ c, {0 N

! J* p" a3 Z8 z8 rOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
% {  O; I, g' I% @----------------------------------------------# j% D1 X$ G* `& \3 K0 p
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。
- z( B9 v0 \+ V7 n: v3 A高手们帮看看是神马原因？+ O: l: t/ e$ u
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  k- E' G: s; v) y" u; y& r- V% R7 J
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？" ?; L7 R. ^: j6 }& @7 b
-------9 ~2 g4 _8 O& S7 V. N
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。" Q0 ?: V& B. z; o2 R( }
-------, j! f* Q; [9 ~7 [; p% s- `
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 19:236 g3 H+ y9 C3 |7 ?5 v  @
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？" t5 Z: o) v# X9 \0 d4 O3 t& h
-------: z  M- X# r& i) r7 G
不好意思， ...

7 [4 e( {. Y. ]+ E  G3 G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( D6 i- t# P( b0 ?; n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
- Y8 ]& k  _8 \" r, I6 W
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
: w3 z5 F- {+ ^$ G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ h  d" o/ U! p3 Q0 q% J+ ^3 r
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 ...

  o  Q- |" |+ w) _7 r5 E3 A" u2 b  C/ S
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。: R* e6 w& f$ v

" ^0 J$ {- L4 M5 l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 % P& Y) h% d6 f3 K: k
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ b0 D) {: c' T* B" @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。
& A8 j. V3 U: E: x6 t; y; E
2 ^* X' P2 V# @. m& V或者把b但的起点改为1试试。 ...
# i2 Z$ `3 N0 c2 M6 T! U* R
7 M; |( l/ m6 }3 \. C
你是对的。
; W2 v# H+ o8 o( L, w; \5 B去掉了随机部分
& N/ h- H/ F) U" u( A5 m* v#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1): D+ W8 t9 J' `4 r9 x* F5 w4 }
y = (x*27+15).reshape(-1)
9 a% V! D! m3 ^* A/ d$ g# a3 @6 u) r8 b& f) j! G" F0 z
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
3 \4 ?) u6 n* k* m! j3 o, q: sw , b5 j4 g5 ^7 \& p: h. M) _. v
27.002620697021484 14.826167106628418
7 ?( }% _2 Z& K5 B6 T- q9 R/ t( i" D5 A0 p" q) A
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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