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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
# w% B- c% }  a) a% B. Q3 G3 v7 U% o0 Y/ c4 W
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。; R, J5 ^) d/ F. K! X6 c, X
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
! q9 p" H0 L5 ]) g1 D+ f----------------------------------------------
* {: i9 \3 D1 _% o2 qimport torch
0 @) \* N1 e* M; c2 Q6 |import numpy as np
2 z  f8 ^( w; K1 o+ [0 bimport matplotlib.pyplot as plt
0 S+ q/ P6 w8 x- {, {import random0 N( g. m! H  a- o

0 j( g& [  q6 S9 Jx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, p, {, N% f  K2 Iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=151 m5 M/ e8 C0 x) m- F3 H3 O

6 v2 P& T0 L2 l4 ]1 x+ ww = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 C7 ~; h; c5 H2 s3 ]& `
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
3 o; |! J; ]3 T( a! h+ \* `
. S1 i3 I- g7 R$ J6 ~& M) Xepochs = 100
4 c& r; W% ?3 o9 f5 f7 G" [
0 n# q& T. I5 V7 Olosses = []4 W1 B5 P8 [6 ^6 M0 q4 _
for i in range(epochs):
0 x! c7 v! R$ ?! t3 F  y_pred = (x*w+b)    # 预测3 [- R4 \$ s( |7 i# V
  y_pred.reshape(-1)" v9 n- G- b, T4 p9 b5 K+ a& E
7 v$ G: `. C% H. V0 ~( ~2 z7 d
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss% g$ Y4 i: i% E& U& V
  losses.append(loss): d6 ?$ T/ g; u4 A) S, o
  3 {7 \1 j) d; d. S  u% v" S
  loss.backward() # autograd8 J2 g5 I$ Z2 o; z: p6 L7 l0 N
  with torch.no_grad():2 S; ^+ N4 ]: Q4 l
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w1 a7 f: a) d6 r5 t9 ~. T( x9 ?
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
% U% c. W9 F( [* H  w.grad.zero_()  
3 S" {( _1 i( m0 w# M( O( K  b.grad.zero_()3 x3 E! {8 @5 D2 `0 f
+ `+ L! G8 G" W  R! A' }1 k
print(w.item(),b.item()) #结果
+ u3 E; p/ L) p& k% a) q
  |: z/ h3 W& F  D2 o3 {- EOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
, r2 F4 Y! o" c0 ?- o8 g( m1 ~----------------------------------------------
9 J4 S1 k( b6 M# g2 a: n7 b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。* d9 O6 R8 Y1 Y
高手们帮看看是神马原因？/ G5 a: I) v$ L  C( G. Z- m6 F& K
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
2 J! C/ u% c( Z' ]) }/ b" k. ^, Z
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？# [5 z5 F3 W$ ?% ]6 Q, t2 _
-------4 X3 t) p' t. h; S9 r! w6 c3 W
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。
% ~+ ~) x& B% l5 i3 w-------
! Y4 q, [- @) t( ]+ J. ^3 |/ c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( \3 G" P) [6 ~" P
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？
1 n4 A: z( `1 |5 t1 z5 e$ l-------- h0 ]7 B, K) ?4 O+ W+ f0 c
不好意思， ...
$ s! S& ~) k8 w! z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% g* Y4 Y* Q& i1 E
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
( s! l& U4 W" ~. e5 B+ Q# p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
0 _4 v1 n/ }  ?' h! a谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
  M; r7 b# }6 v. J2 L& P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 ...
( {( a* Y; d6 P5 L
% H' a0 b/ p4 [; |
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。. u# I8 _# K0 l. x- ~# y
5 }7 Z/ |8 [# O. p( p
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 ) B4 i) z  {6 }" _6 @" E
老福 发表于 2023-2-14 22:00: D  z7 a! O. 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。  g. Q. H6 n% e" v2 E
! h$ h" ~* M3 |
或者把b但的起点改为1试试。 ...
$ j% S/ K$ \* H1 O! w8 r0 a* N% W
. v6 O$ w9 m( g( m/ w! T; H; W
你是对的。
# b& e0 T+ r4 Q9 n去掉了随机部分. B  {# |4 }( N2 j. A% R+ N- p" K( Q+ N
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
7 R0 g! z( o9 _+ @; Cy = (x*27+15).reshape(-1)
5 z8 G/ h. h+ x& R% F, D- ~& ?; A9 \! g1 K( x0 w# c" ]) c5 _3 a
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" o% F) d5 k7 o9 R0 |2 \  D
w , b: S) y5 x9 z9 d- g+ ^+ o" R
27.002620697021484 14.826167106628418
$ s! J+ N. z6 X/ g1 T; E4 l% u3 m
+ k7 N$ B* c9 S6 V! B: q+ M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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