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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 ) m$ f2 P/ @0 I1 O) A7 w$ U& M
9 y, m2 T* A0 j5 g" j/ r( W
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
) Z: g7 Q2 X2 ?3 uPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
- _( y' Y* [2 t  R5 j----------------------------------------------# W# i& O" v0 K# P5 S2 y) w
import torch: @; M* S7 o" E6 h3 o
import numpy as np9 p$ R* g; X1 @' y1 ~. b1 u& h
import matplotlib.pyplot as plt
1 E& Z2 A: L! \2 ]! u3 ^$ |1 rimport random4 U7 A3 H4 n5 q2 K4 o$ L1 J

9 Z* ^  F4 L0 z% i3 [& k+ gx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" h5 k: X5 P6 A; K1 y
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15' e: x+ ~7 ]) M& d% I0 N/ b- y2 d

" j( j4 N, ?$ S% H$ Z: k# Vw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 t2 y0 |0 J, U2 G, R4 i
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ V, C& U$ M+ \' J6 M" f. `# p. D

, P/ G# ?( g7 _+ I0 mepochs = 100
: N5 [  u0 ^) ~! a' ^0 b/ l& I$ H2 v, |
losses = []/ p  e* _  D" W7 A4 B' C
for i in range(epochs):
% a# o! a: Q# t2 G  y_pred = (x*w+b)    # 预测
7 ], I5 U1 i5 ^7 J  y_pred.reshape(-1)
, x" M/ }2 f( ~  l% v
: n: t) {  G; P  `5 O, T  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ j" U  Y, C& s! z; `  losses.append(loss)* q% h( J$ W( K$ p) J" @( l
  
" R  j7 k0 d2 P7 t4 v% U! J' z  loss.backward() # autograd6 Q8 B. v6 W$ L3 N
  with torch.no_grad():2 R4 B) I% \5 Z; j% l( s
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
/ u7 |% J! ~2 `! @    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
0 f) q/ \" v4 L$ s2 j, d  w.grad.zero_()  
: E3 i8 N4 E; N/ W  b.grad.zero_()' q( c0 g6 N" H) Q
1 h, R1 @6 m4 S0 l9 b  t7 M7 ^, J
print(w.item(),b.item()) #结果9 O+ y) o; P$ H! e8 [
+ c8 h* t. V. W7 {/ t
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625# g/ P9 h/ `6 V1 K8 a
----------------------------------------------
* ^# i, S1 |1 w: A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。) j) s8 i4 x# d! j
高手们帮看看是神马原因？
- G3 n4 O8 i3 _6 y6 m- a1 }
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
, Q" Q" Z- b' e4 h6 q4 U
- w1 H3 f# U2 V7 x8 \: q- V# 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. L6 f+ w$ ]9 ?; i8 J9 ^! `-------
5 `, C' l* l5 m  r8 u# r/ R9 _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" }! g6 r0 b+ U
-------, s- c5 h" Q# _. w% Y& n* A
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
; u& e% i5 Y9 a8 }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？) c2 l2 T( K' O5 S% Q
-------
& l. g1 G1 B. E3 @3 x. |8 t8 a不好意思， ...
/ F) {) ^( F0 U8 u7 K* p
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。" G7 u  i1 ?# B% D4 O
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   E4 D& Q7 u  D) }4 y0 f8 Z9 W
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
* }9 q9 w4 m6 M& n+ s( G" L谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% N3 C& P. c, T3 w2 R
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  i0 b  M- p  V  ^; {( j

6 d' p. p5 X0 z+ _6 H* ^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。3 K4 e" ?, ]# R0 p1 [  }
" p8 j% y( D" x* W, M9 S- D
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
0 O- X+ x% W5 }' j
老福 发表于 2023-2-14 22:001 F9 K! d- \* T4 I$ T
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。
( U7 m$ T! M5 n
0 k5 o% [4 |5 X4 [2 k或者把b但的起点改为1试试。 ...
: ^0 ~3 r( x7 q5 D& [# G
3 n! Z6 p# A4 ~. m+ o. r
你是对的。
7 x* U/ P6 Q9 t& _% H& d3 h去掉了随机部分
. {- [  A$ Z9 Z  L#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)1 Q6 c6 [+ h, |) \- l
y = (x*27+15).reshape(-1)) O9 G" T+ L: H2 w

2 K* Q; y8 p) R# c循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
* t: Y9 L* l; ]5 M8 Ew , b
, j: ?) |( p9 Y! X5 e+ d27.002620697021484 14.826167106628418
7 h0 r* n* s% [$ b  n1 e* T1 v
0 h2 Q; F) p! X7 o( {$ Q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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