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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
5 O& d; j& |( ?7 z5 E
6 H- W6 L5 K$ t6 ^/ u9 j9 N) G) j7 X为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
  p+ ^% D+ I; O# W+ i/ P2 GPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：" V  l$ n) Z' i, e* `
----------------------------------------------# e0 w4 m1 X3 l( y
import torch: m/ x) y" a& q8 Z0 {
import numpy as np
$ y* N/ x# o% g5 u& a% U$ t% aimport matplotlib.pyplot as plt
: @  f3 y1 ?6 u1 [7 W8 ?import random+ `/ J& O0 E1 e9 [: z7 E7 z

  o$ w+ Q, x6 b5 H! f- w* Xx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! f; L0 R1 O% l4 w1 ?: T* Iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15; p) ~" ]/ R) J' c: b3 A1 g3 ^# c
1 L" S6 s( @$ T' l* F' v
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b, [1 o9 F3 m" [3 a* c
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* F7 b3 Q/ o: t9 \% z/ F; |7 X
4 j5 i' n8 Y. L& i. N/ i/ B
epochs = 100
: |. m. M) ]) P+ z) L0 t! R0 |
. r6 h. r5 W* i) z7 olosses = []
, h& k* q8 Y5 F$ K) W: |1 Ofor i in range(epochs):
6 k2 g* m- b7 F7 m  y_pred = (x*w+b)    # 预测) Z9 p& k  I  m5 v( l# y3 s6 b: f
  y_pred.reshape(-1)' k0 T0 }8 ^; S5 Q9 Q! T6 P; Z

. }# k: K" f% V& h6 j  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss" F! [" e- R7 ^" p( \
  losses.append(loss)
, x% y+ E6 \8 w  n9 E$ W$ S, n  
+ r/ u; t$ e7 j  loss.backward() # autograd* L8 C9 ~/ b; m- S- F
  with torch.no_grad():2 o  i* J, `3 z6 q- o  ?
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w0 @" s: G4 M; _( ]* F* T7 \
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
2 S2 |7 g* b. }$ O  w.grad.zero_()  
) V, m" J; |* J/ B; p) k* q8 e  b.grad.zero_()6 Q: [% W/ v) j
: a: z  I0 j" G1 L  L/ A) R) Q) P
print(w.item(),b.item()) #结果" q4 @; _9 [" A  S
4 F. d* f' k' F. X. T
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656257 F; w% j6 E3 C# L0 T5 O
----------------------------------------------8 X6 @; t* L) ~, N! y+ V5 n
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。
1 ?# D, h& m3 d( `, t7 j, V高手们帮看看是神马原因？% ]& i/ S) `0 V7 d  ]) r% _7 H  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 ; c( V7 s! M+ A& }2 @
& _/ Z6 \0 y+ T0 d
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？
& p7 i: e! _7 O-------
' X  N* [6 r" ]) _$ j& L6 p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。  G# n8 g7 M; o7 b
-------
0 z0 Q  v. x! z1 V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! p7 [8 A$ }6 {) A5 [% S5 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？
4 W4 G" _! R! l' ]6 P5 Y6 u6 n-------
0 P6 B0 T: r3 b3 D* {9 Q不好意思， ...

% U7 l0 h7 G9 l! J2 I8 M: X& ?谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 U2 y% b3 D$ g) y; J1 T6 @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
) n+ a  ]: C+ F+ }8 b4 m
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
$ J( {, S9 G5 I  ?( }谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 i# ^0 r( M0 y9 _" }9 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 ...
* }; [8 R0 ]- p% A1 \% b
5 a4 q) X( k: D4 H4 a( Z
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。
4 ~+ F; R) i7 _; m5 q6 P
9 f' B, Z5 P+ g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 6 f( g2 ^/ B/ ^0 V$ ~
老福 发表于 2023-2-14 22:00
9 L9 q! X. J9 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。& z  R1 @) c; [7 b3 a8 D

3 D1 k7 y$ \. m- c3 U' I) S4 o) }或者把b但的起点改为1试试。 ...

% E; r( s9 k1 o6 }* l+ X7 ?# A, o7 Q3 ?6 j& F
你是对的。
! N+ `5 Z; Y/ w3 @去掉了随机部分. |; ?7 Z4 f2 P% [2 A% w
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
: e; |) p+ X! K! W2 Vy = (x*27+15).reshape(-1)
% E: a& k4 K# |* E& `2 I: `  n1 ?; Y% z9 d
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了& k/ \) N" T# l
w , b* M! V$ w* ^7 M; v; q
27.002620697021484 14.8261671066284187 c$ o3 B3 ~# P7 B( @7 p! O2 _
- N6 b1 T' |. P8 ^  ?0 K% d' g6 r
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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