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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 v  O* t) S4 [! Q# e* x+ |7 [
% A( J& Y$ B2 Q! n' U. X
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
: u" q+ [3 j2 K4 m7 }Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
$ H4 p/ E- B1 a% `' p; ~+ Q, ~----------------------------------------------% a+ ~! _4 Z9 `! `/ W
import torch
6 r8 p" y! D" |3 |) vimport numpy as np
' y  B+ {2 G+ ^1 Qimport matplotlib.pyplot as plt+ M. R1 z1 ~2 G  J
import random7 {( h4 B5 K8 Y# _& s" M
/ G- T4 H- H: e' o9 f
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))5 V6 _; V' F) C! e3 }$ b4 n9 C
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15' x( d7 Y2 q( ?& k# s
6 b" L1 W5 ^3 D7 ?0 o0 K4 V; }$ q
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b* e# T' _! v: M2 \
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True): f8 p& B2 L4 C# V; B' J

1 |: C2 y& z* H, Y+ D% nepochs = 100
1 P( v. s, T! j0 w, @$ S/ b& p7 q1 v/ z" e4 h
losses = []
3 i3 j* {! Z9 z# ^5 _for i in range(epochs):
2 A' s$ q# q, V5 Y7 `% ~  y_pred = (x*w+b)    # 预测- [, q# o1 d. e# g
  y_pred.reshape(-1)
- P1 k( Z( [& T: J ! z2 A- \) i7 s+ _
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss, X) x& x/ f' |5 K' y9 _* r  I
  losses.append(loss)
. P! m+ g% }9 o+ k. x6 d7 u  ]  7 R9 d! {9 l! D0 S: c4 H2 E+ d
  loss.backward() # autograd
1 j. s- B/ o5 |' F6 U" Q% d- Q. b  with torch.no_grad():& x! w% r- ~2 d% r
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w9 n$ f3 T! f, W; V1 ]/ D2 s
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
! Q0 L- l/ J' P$ Q4 v  w.grad.zero_()  * w# X5 K& D) ~, A* ~0 v
  b.grad.zero_()
! {0 d: w$ q, T" s* ^% y1 p
" v4 P2 `! r' [3 N) e4 rprint(w.item(),b.item()) #结果0 B' ]% f, [& J. n3 x; U) I% H& w# ~

$ z' n( V( C1 h" x2 B/ kOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
# e) [0 r+ d* G8 [) p5 U1 `----------------------------------------------9 Y* U5 Z0 a( ^8 G, o( u# 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。3 a' @9 ?: {+ R- R
高手们帮看看是神马原因？
& s! q  t* q' 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
" L! s( a( v  h8 C+ Y! e% m) {+ H  b
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？
# B5 C, U  r. T-------$ x7 x3 q6 K( `  d& a+ 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。3 z- U9 i2 n5 ?/ l+ N3 B) R
-------
5 X! {$ s& i" h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- r3 b( Y. _* R& M% L* X8 h! |2 f
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？
" {. K: q: n% a7 t-------
. [$ Z0 m9 {0 ?! H1 E; W2 b5 P不好意思， ...
/ _5 ~. [) R3 |  _- h
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 s- l3 H) n1 c* x: K
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 1 @' }) \. I" ]2 f& t6 A+ _
雷达 发表于 2023-2-14 21:522 ?" ?# b2 Q; }8 U) Y
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; d3 G8 J3 E, v3 D; {5 D4 e- S
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 l2 e7 c5 W) w/ X
5 Z) c0 p. k8 j: w
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) n4 a6 D- {! D" H5 v5 Y8 G9 Y, a$ x6 a
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 A6 x  L# g3 P) E! c1 A! G
老福 发表于 2023-2-14 22:00+ G4 Z, u6 q" e, f
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 ^, N5 [1 x3 Y4 j8 a* Y/ j$ L
& k5 n  l. J& h$ @! c* [或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 o; i( s2 [. d/ q6 R1 t2 B
8 R0 f9 o5 u' N2 ]
你是对的。
; q" V2 j  ?8 I; S; a4 F) [. K去掉了随机部分
: d! w" ~8 W) h) _  E5 r#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)8 m0 L& Z1 J1 b7 e' F# g
y = (x*27+15).reshape(-1)9 Y# r# d0 v1 ?5 O

4 @& R6 f1 }: h. P4 G循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
+ }0 Z& {2 ~7 B% }2 i! @w , b
! Y$ F0 ]! r- N% y) Y3 v27.002620697021484 14.8261671066284180 j- `5 v9 K* v, t. [" l/ |5 ?0 D9 _
9 x( B2 M. D/ h5 E. I
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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