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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
' ?, B( @7 ?7 Z* O* U, e
4 E$ K  g  D2 z' Q" v+ f( p为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
% R, _- w" n6 l2 d6 i6 OPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
5 G  A) B( S, T6 e. ?----------------------------------------------
0 _& L- v6 S% t1 q) k5 g. _, V/ N. |import torch9 \# H6 J5 J7 W" G% K& b: y/ i& o
import numpy as np
7 V; r$ L" q* q2 S* C4 f) i- |9 ~- ]2 Pimport matplotlib.pyplot as plt# H3 r3 X% t- p9 U+ Z6 J! V
import random" T3 N3 s2 [; q

" i1 Y1 ~. M+ z5 Y  @* ^+ Kx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- |6 K3 W3 y* |y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=155 Z" y' k) w" p

# p8 t. z; y& r: F6 ~w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
* S. g5 w8 D- A: Vb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
5 `( p6 G3 o; W( b8 W# W6 ~! \8 }
5 {6 u3 {- d7 K: ^/ Kepochs = 100
8 {  b& Q+ Y' H
8 I( a+ B0 Z4 z$ l! C1 _losses = []
( I# @; z# H/ A: O& lfor i in range(epochs):
; y- ?3 [. }9 |! I  y_pred = (x*w+b)    # 预测+ {' p" L( A- C3 i% M
  y_pred.reshape(-1): b. q& u0 z/ r$ w  g. A

* B' G: e# k3 Z0 |5 d0 p* F  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss) U8 i3 A$ |" U+ g6 N: E
  losses.append(loss)% z4 ^9 A. K5 B7 ?
  
9 W3 `9 L5 [$ d" |  loss.backward() # autograd1 ?9 j3 Q3 ~7 [& n2 C: x9 r
  with torch.no_grad():2 a' C. c/ k5 ?6 b; |% o. h6 k' t
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! a4 {' Q! Q' Z4 I4 I# _3 P! R/ k
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ( G- H3 }: v0 K7 `* R
  w.grad.zero_()  ! e8 W5 |  v5 ?# e+ y! J
  b.grad.zero_()
& ^/ ]8 z5 e# z3 Q, Z& }; a. U, T& D3 |& }/ [- U8 ~
print(w.item(),b.item()) #结果) n1 P( ^1 t  c4 p( ^% x
3 l  }# j, F3 t! n3 R+ @, w  z
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
% }' v$ ?6 ~& K, o$ P0 p( R5 R----------------------------------------------: u. f* Q( J/ u" ]
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。, [. u3 p; V4 N8 F# [# b2 k
高手们帮看看是神马原因？8 \% n  _; Y: J4 g
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 ; Y! L1 D' g& W! |1 H1 X
- J+ a# l% e0 }$ b6 t# e! K; N
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 I; X) ]1 O# ^" a  q) m-------
) g7 q0 g3 f: z' Z7 {) O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。
( j& _) m: f" N0 B-------
7 A+ o6 R; Z* f0 a/ O, ^4 |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
2 q, E+ B$ y( k$ W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？% Z% ~, I; \2 v4 ^* B+ I. q
-------6 Y3 {! n8 u; P5 I" N
不好意思， ...
5 j  S3 {8 H$ i. y3 |0 t# k. r
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) m. ^- s% M! Y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 # L  a' G9 A& H4 Q' u$ j2 v/ E8 ]
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
1 C! m1 F+ L9 x$ V% m! t, M" Y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; [$ \5 ^2 g# Y; {7 ?6 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 ...

0 @# b6 @- s* c6 B4 y1 Z
' b4 I! v! I7 F* A$ q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。
6 Y3 u- u/ y- n5 o' a. s% g9 e7 N/ Y
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
* Z6 {0 ^) R7 v9 a
老福 发表于 2023-2-14 22:008 _4 P( {# y- j
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 n, n- O/ p$ o
; k% I. B; B! U% H9 T: ~# w3 z
或者把b但的起点改为1试试。 ...

* G8 @1 _4 A/ |/ W7 Y2 n( T, F& ^
2 _$ |- F0 h& ?0 E你是对的。  f2 c; o, t" E  W
去掉了随机部分
! S' h7 l5 }. q+ K& {#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
" L' m( f9 R! y1 t/ W  \6 V% py = (x*27+15).reshape(-1)
) R; a' e$ H# y, x; n& C* k; k
: Y- W# U5 H# P* i! }2 P) J循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
4 C& Z+ S: A  K( h/ [+ xw , b
( z7 e: i7 M: N27.002620697021484 14.8261671066284187 p7 M7 G$ U" n0 `0 p
& e  X8 G2 k; L! E% n
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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