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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 , X; a  X; b6 w! }- b9 J1 y; u

( G) |$ c5 k- ^; x( @8 x4 p( d为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
- Q3 k8 i; f/ @8 s# ZPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
1 d! b5 Y6 f# ?, S) O3 `6 _- p----------------------------------------------# `& y$ C4 N/ z
import torch$ ?8 k  L( z2 e# i4 n' K
import numpy as np
; v8 @9 s; d1 k5 S. U: z" \$ rimport matplotlib.pyplot as plt/ q+ i6 j  V: u$ _8 [, o. O1 z1 z) f
import random: P& o8 W8 h2 X- D8 G8 k
8 A- D) [& k2 w, [) P5 ]( k$ p% o
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
# Z# s4 J$ {* d* t9 Q" D% oy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15. j$ \) c7 |4 r! g! ~4 M: y# s

( v$ c7 m$ U$ W/ x( k8 O/ E7 i3 ^w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b* A7 i4 g9 W# [% ~  Y- Z. v
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 e5 ]8 B) ~# ^9 l' g- r
1 D: k2 r" ], q# Sepochs = 100
! E& T2 C0 b/ s7 N, j
. ]: X" ^0 X. T8 `" q* Plosses = []0 ]5 F& S8 {4 ?
for i in range(epochs):
( M1 i7 A- ^' X) ^( k  y_pred = (x*w+b)    # 预测' o( u( W9 w7 b* V4 a
  y_pred.reshape(-1)
% |6 [1 Z( }5 @3 c, P ! J! e  `/ `4 `7 @/ ~( K7 r
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss" P9 I/ L4 F, k' V% M
  losses.append(loss)6 }3 P; A+ k5 r  ]; k
  
9 V1 e9 y" c& f4 Q+ s8 c6 [3 t' {  loss.backward() # autograd
7 u$ R# A) ]9 s$ |- _& L  q2 N% p  with torch.no_grad():
# g$ y% S5 [; Z    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w, T* m& w2 d9 X4 d  N9 |, z( _, l
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b   R1 W! ]) m4 ^1 C4 y8 B7 v
  w.grad.zero_()  
5 [5 {& |0 g- q# l  l, u/ V  b.grad.zero_()
2 ?9 Y# N1 \- b/ r. L2 i
. e3 A% x# K5 `6 k% z: kprint(w.item(),b.item()) #结果1 X$ D5 E# q: Z# e5 [3 S% Y/ D, u
4 h* N: t9 I3 J
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ G- _# \6 I5 |- p  G
----------------------------------------------
1 y+ u& L$ z' O* @/ 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。
( Z- B3 [* `  f# b高手们帮看看是神马原因？- a# x9 B$ R0 [
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
- k* p  U, b6 a+ S3 \
, {5 \# k/ A+ Y" U4 |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？1 K0 _5 R- ]  T
-------0 Y: Q" R3 n; W( V/ M6 ~* f. C/ d* b
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。. d% B, \, \: Y7 \% f9 l
-------
. [8 W5 Z7 Y$ T- U( l$ D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
6 w: P$ R( t: s. L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？
% H4 X. O0 d# u+ G* `-------; _9 b6 E$ y2 C5 T6 ~* b8 U
不好意思， ...
) t2 ]! V: }, Y& b" X
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- f7 T' n7 ~% c& g( 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 " B# x- `" l7 h0 h
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% A' t9 C& R7 ?" }' Z$ _
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ C& O7 c, \- N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 ...
0 V; n1 P! b% x
$ {+ |* A2 k( f6 S" J: t: j5 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。
% @4 P" i/ C* E2 a& n! \$ {4 R! K( K  B
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
, j) V2 F, v7 N4 e2 M
老福 发表于 2023-2-14 22:00/ }% X1 Z3 Z, n+ r* T- U3 W4 ~) p- [' 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。
; Z. u4 {: @1 h0 G5 g
, U( B$ Z2 O6 K& K2 v0 I或者把b但的起点改为1试试。 ...

! [6 p) i$ Y) [/ f6 G+ Q) E; s: f( C+ @: q7 |; L
你是对的。
) ^( Y& f4 v2 l去掉了随机部分/ }+ G+ n  u& b0 v9 C$ X
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 I; K* I+ V* K# F2 u$ w" T
y = (x*27+15).reshape(-1)* w: E  I6 \! w9 f
1 d) V4 d! G6 ?/ J. G8 F, ^& H
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& A' `* D, ]1 p! E+ G' Zw , b
1 V& h5 l! `  A& o+ s27.002620697021484 14.826167106628418
# m& |8 N# ^: F  w- e% D! o
8 q% N4 Q( r; X  s! q+ g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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