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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 / `' n8 K5 ]0 X/ V6 G
2 K  R2 n% f* n$ s9 z3 P
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
5 C9 T7 [# q2 E% S/ j- LPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：; M$ v1 V. o; t2 T$ }2 [6 r; }7 @
----------------------------------------------
# c0 t2 ~- v& M% l2 L* T7 V; Dimport torch
( B3 l/ X% a2 l4 d* aimport numpy as np
* q/ h* t* ~9 A. Jimport matplotlib.pyplot as plt5 w# v( I5 K  E7 z0 W
import random) w' q6 N. x( ~' w2 H3 m
) E7 P: D, ^6 C2 ?7 p6 b
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
: Z% a$ {& y8 |& r# q7 W# _, Dy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* K/ E* J# ]+ f& @( c/ R: `( e
' K% N, j  d# \+ Y. Aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 |9 N) P& Z8 t" c7 u
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" N& S6 t& t: {
! `- V5 ^. _% Z; p& i8 {8 r
epochs = 100
) C( F' R6 p) ~. p" X1 a& p' L9 M9 T7 s) ~
losses = []
( y! [- z0 s9 r. P. _: Xfor i in range(epochs):
# V, I; m& L* N, l) M) l  y_pred = (x*w+b)    # 预测
6 y6 Q: N8 ?1 O: W  y_pred.reshape(-1)
) g$ g! r) \& u1 n% q" }
; N7 I( E' b4 w1 q  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss3 T# L/ j; {- ^' i
  losses.append(loss)
- v' B, V! K2 C& o; ?9 E  3 }/ v* C3 e6 q5 E) s8 C4 e: ?+ n
  loss.backward() # autograd) L$ V* Z8 w: I
  with torch.no_grad():% @, o5 Z& }9 f8 {
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! ~1 J6 B9 j9 D" z/ {* x9 `
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 C; B- X3 u! n) S8 b
  w.grad.zero_()  
  W- A, Q7 I; G3 V1 q  b.grad.zero_()! B1 E0 A5 S; R8 f# g" E3 G* S

( L) I" j" i1 ?. P% Tprint(w.item(),b.item()) #结果
# M, J7 d9 P7 O$ \( \$ B/ H
, D. |8 Z& q$ ^+ c4 t) b+ s* g8 UOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656250 h/ v# x3 _0 p
----------------------------------------------2 _3 D2 f  V7 N; s3 o& L( c
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 v1 a; h, }% e0 \  E3 w高手们帮看看是神马原因？3 L0 `( o- U' u+ ~" _9 O6 C* s
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
! n  l- g6 q: i
' N6 h! R0 m8 z3 {/ X# @: 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？3 l& C+ W3 J( `! n
-------6 W# j$ S/ j. U/ w7 k
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。3 L2 S& i: J* q3 b! d, @! E5 A
-------* w0 }/ [: ]3 A0 N
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
$ N4 c/ W1 m& }8 X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？
! r" `2 w+ L1 h; k-------" ~2 E- l8 F0 T# H- h' _
不好意思， ...

! f8 L# v+ d# M/ b) B. @谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# H4 Y' v3 i) G; K( H8 [: J
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 $ _4 H8 w3 E% G* G  C6 K
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
( W' S% W) d- `7 Q1 b  y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# l7 f. m& X0 l: R- P% q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 ...
$ z4 i7 @# {1 V. E: i- ]
# M( _) O  }( ^  ?* B2 Z& h0 K: 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。$ w3 t4 N% y7 \8 D

0 K6 ?" {4 L! y$ Y' N$ N, W& ]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 9 p; _* @! J; `& K" j/ Y
老福 发表于 2023-2-14 22:00! d* q% R$ Q0 a+ r8 u
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。
7 p" T$ @. V( \" V# C  u. }# y1 r3 _& c
或者把b但的起点改为1试试。 ...

+ z( h0 p, C! y
9 R: m2 X* V/ r# b$ G你是对的。
2 `* }; j) W( I0 N8 @3 H8 Q去掉了随机部分1 ^% p( Y& \, u& J7 G: k  ]' ~
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
0 s9 v6 v4 l; ~5 by = (x*27+15).reshape(-1)0 r" b0 J) \; n  @. p. S

# s& l) ~9 S- L9 I6 s: a循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了8 W8 L7 u9 m, u8 u4 P' l" h' \
w , b9 u% ]7 G: J8 Z! g, Q
27.002620697021484 14.826167106628418, a5 O3 Y% r  e6 {+ j8 M/ F

. w, e7 V/ Y' E: @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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