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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
; L" _- h/ H4 e, }- o' T9 _7 y2 K$ |, x: h% S6 [! l4 o# J
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。- G" D- M& Y) k% C, O  B& p, j
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
2 Q# u$ c7 c% [& \----------------------------------------------
; n, W+ g. Q0 ?; P. C6 C9 X; iimport torch( R! K( ^9 y5 c- Z3 J2 ^: u
import numpy as np. y6 v/ u8 X. i* N
import matplotlib.pyplot as plt  K, o8 w- Z/ z- R6 g
import random% N9 D" L! D# }0 p6 `4 }

0 E7 d# y: ]- v, a: ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
0 ]9 u2 j/ B0 S8 L6 W. Xy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: |& D" @. l' c: z

- X+ I' o4 F* Y2 \. V$ S8 Kw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b- Q, [3 f8 v4 D4 ^7 t
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)1 n! n2 i9 e/ o, t) P8 w; C+ S
/ F' ^7 A; `& \) k1 j
epochs = 1006 p% P* J, u+ \5 r4 r

( Z8 N, n5 V( W* R- P5 W% Glosses = []7 L* D* g7 n7 [5 z
for i in range(epochs):6 M' R8 P$ l4 O9 ~& b# ^, X% p
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
0 R* G  h8 j6 ?  y_pred.reshape(-1)' s# K! i; S& ]* C
) s1 O+ _8 i8 M0 Q* {4 d9 k
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
, G3 S% V5 U3 K/ V  losses.append(loss)
4 h& A* h* y( F  
0 b+ r3 J' x% W! {, v. M" a8 K  loss.backward() # autograd
, A% ~/ h7 N, E/ j* g1 U  with torch.no_grad():
4 ], S6 Y9 s2 b    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w4 }2 V4 m/ l6 S  k9 ]# v
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
$ h# O  h0 x" t6 X  w.grad.zero_()  1 G* b2 i! P. q: h# l# X; G' f
  b.grad.zero_()# m0 c% M% E) s- ]) E: l" b
) i: T3 N( p0 m( c0 k
print(w.item(),b.item()) #结果
; [- @3 J8 c5 e/ e* d- p& n9 u6 }
' s( B" X; c. x# L7 \" [0 y4 FOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
: c0 e8 k/ H3 C' T, u) x----------------------------------------------
) l  e7 `9 S1 _! J) A9 p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。
6 ^1 R% Z. a# B6 _# y高手们帮看看是神马原因？
8 Q, b  N  ]6 N2 N- A! E' ~4 t7 Z
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
; Y0 w. q; Y, E0 Q5 J+ i+ K) F, O4 A
9 N! j6 k, t3 V5 Q5 F# u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？
" C6 c, r/ c1 K0 d/ Q* Y-------
3 X6 E6 U+ E! [9 _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 b1 ^. Z: }/ c, n/ j$ C1 q5 I
-------; f) ]# e$ H0 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" Z7 \% J  h9 t. Q2 A
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/ |; ^6 ?-------
$ F4 w# |5 I3 v2 q& ^  _不好意思， ...

+ N/ y% Q# R2 H* z* c谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& K& D, L- }9 u  c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
+ e+ z# q: M( o6 n
雷达 发表于 2023-2-14 21:52# `& ]. b0 [, [
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 |: O; d8 |9 D* 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 ...
4 e  x* }6 x9 S7 Q( |3 s% ~

) N1 U  D# f; L0 l/ Z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。; s+ A" f" W+ \& Z7 L; q; e

! b8 P) W; E0 r; f  g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
5 ^+ ?% u9 b( c
老福 发表于 2023-2-14 22:00
, A% K' b% H7 Y  B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。. m( D/ w& \& z, h  d

# R# ?8 M0 p: |# a9 _" K' D9 i' P或者把b但的起点改为1试试。 ...

" g1 j! ^) G( z' R$ o  t; z  f3 p; }, y  W0 }( Z! s
你是对的。
# f7 s7 B( T9 D" K3 u4 j去掉了随机部分, Y2 Z+ I/ w+ x/ u# ]
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
- L8 B2 u# d0 ?1 R7 P2 ^8 Q% Vy = (x*27+15).reshape(-1)4 m% d' D) q+ G2 I
. U: I! I$ H% o- V8 z6 J5 V
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了5 y5 H# B: w7 Y' ^2 R! }
w , b  w% {" R% v% i+ }2 C1 W
27.002620697021484 14.8261671066284189 ]% Y$ W, d3 m8 q

# q) r* |/ \' ?, _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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