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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
: {% |7 k# G3 g5 v
, j! f0 @9 c7 v% k' U2 Q$ B为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
9 O9 {8 [. h/ r" IPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：# p: S0 [5 j4 v) \
----------------------------------------------! G9 n/ A, X, @5 T5 A
import torch/ K; x& |8 Z. `' s) B
import numpy as np. r) b( }1 M# V: `5 }9 _9 l. u8 c
import matplotlib.pyplot as plt
  @9 l  |) U5 i0 ?( @+ D; Rimport random; F7 y8 D; l* L# u0 R
/ N5 Q6 D% M9 J0 i: X
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
0 v: c" R& A! S: _% i$ V: ly = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 h5 \* ?7 T. y" P- t

( s8 t: q" j0 t' ?w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 `/ a: G( e! Z2 \+ y) M% `0 G( _
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True); ?2 E9 c2 Y2 r/ n' @8 q1 Y1 O, K; U- |

( H+ Z7 T( ^, n: Eepochs = 100" O' }( w3 k, ~% E/ p" H

  [% J6 Y/ \; ulosses = []5 y- F5 {8 J' p% s. _
for i in range(epochs):
* l) r& E4 g4 {4 h  y_pred = (x*w+b)    # 预测9 M  O1 h% F2 B3 Q7 ]
  y_pred.reshape(-1)& X, [" W' y8 V+ v6 r9 \
1 q/ `& ^* w5 q* @
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ H! [; J8 f! P5 d  losses.append(loss)- n8 |% L' F3 }, d3 K% D. ]# X
  : n, `$ p8 y" \2 u
  loss.backward() # autograd
  w) C- A5 T' T) h# O: I  with torch.no_grad():
" F; w* @/ I% c4 H/ E    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w& \: R2 j1 t2 ]) g# Z$ I3 m8 B
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # W$ Y- S2 d3 d
  w.grad.zero_()  
* M5 D6 I+ F) r# D0 P2 G  b.grad.zero_()
% x' _7 M$ N& j! J& A* R3 I! G$ h  u: P. R4 h5 p: w. A
print(w.item(),b.item()) #结果* |4 @5 t" t! E- H, ?' x

, ~! [& c. f2 M7 pOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
% z3 t8 d# U% h3 `2 a7 Z; M----------------------------------------------! W+ G! U0 F7 w% ~7 @
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。/ U( Y' _, r1 v1 x0 W; U
高手们帮看看是神马原因？
5 N5 P: G" k( k' u& t+ ?4 l2 B' o
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
3 V5 G+ S9 I+ c) u8 s9 p5 R6 Q2 a% Y
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？, m2 }: U4 B0 k& ?3 E4 M
-------
& v/ D% Q: [4 d9 A2 P( u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。
2 R1 a" h+ w+ z3 \  {5 [: f-------& a8 W$ u" [! Y3 `! k
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
( j. C2 n$ Q+ f! L! J  B0 H. q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？* V& C4 u. i; l8 i. T
-------9 Y( m7 X/ [! H, E) K# \4 b
不好意思， ...

: ]3 H- [/ @- j) L谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。' j  t, T7 \9 Y' I
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 0 F" V1 ^& _+ V$ x1 a1 ]! Y  p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
1 X0 z+ r  u4 `' x- b! J4 d谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) L% a( s" C$ V, E- A
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 ...
% C3 v& M6 V9 J5 ]3 C

" @$ Q" F, E' D  ~! R( |4 {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。5 g3 Y) S1 D% o( t) D4 C
3 `: E( b: {! Q5 u" R# h
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 H* g3 u$ V- d; B# P( z& J- c, j* o
老福 发表于 2023-2-14 22:00( m- C  m& m3 F  b& s) v6 ]
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。- i( {# h" D  e; g; o8 M& P
' p2 W. x& M! T
或者把b但的起点改为1试试。 ...

+ \9 g3 x3 q& d. B6 D- O2 }; X6 W* N4 Q: V( c( N5 S7 E
你是对的。
+ B6 F- b& x$ v1 Y5 M' s& l去掉了随机部分2 [5 {1 j; w; A1 O- A. M7 [0 p
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
' K6 ]4 H, }  [  [y = (x*27+15).reshape(-1)9 F; ?  H3 ~. f. G' l- F
9 r% h2 G) V. a8 F9 q/ l. ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
' a! y* R% n, aw , b
. w% y" i; Y* t/ V* \27.002620697021484 14.826167106628418
# H$ e& [8 J+ v' B, q8 D; u8 i6 R
1 u& E5 g9 K( ]) U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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