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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
( z! a2 W5 w, [; c' e4 z" S7 S" a* i; @; P( m- ~) G, s# M4 y
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
$ y  n' u/ e2 W1 t# HPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
6 W& S8 q* {1 n. \----------------------------------------------& Y7 I( Y, w4 I7 F0 v) q: g; m0 p
import torch
* l9 F/ @% B+ Rimport numpy as np7 }+ M3 y1 `$ t& k8 H
import matplotlib.pyplot as plt; |1 }" T7 U! t, D6 Z* b0 {
import random  w6 s: z6 T5 q  }; M8 x! w

9 L. O, O5 W+ A- s/ yx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) n! W: n  P# J) J  h' e, q" l% b! ey = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- C' t9 H( C7 p7 I2 Y
* Q2 e6 w! ]  \3 m2 ew = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
0 G" L* o5 P1 m" P2 `) H6 M1 kb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
3 {+ t8 \5 i9 Q, M
0 v) X  i( Z4 h' F3 E3 M, c$ P, H  Oepochs = 100$ k. K2 f, T2 }7 }. r

9 m9 J$ y2 K4 z$ a2 m$ K% elosses = []
$ ]$ y# ], X% s( ^6 k/ Efor i in range(epochs):; y* Q  ]' c5 b6 \0 n/ h
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
8 {" ]2 ?) c% r  y_pred.reshape(-1)
. S* @; u6 Q7 n3 b3 H. s
" z$ v4 A: y0 o: g) V  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss$ G, ?( F  t7 x, U) V
  losses.append(loss). i& I, {. l  A; ?8 E- h
  
; Q: R+ ~6 a: f! ~( G( r  loss.backward() # autograd
; y+ h& @; F+ b  with torch.no_grad():" J% m" }+ u2 [6 z$ l9 n( u
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' B1 L9 {& B0 H5 \# X/ q% b    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
8 B) j! O& P9 F7 y0 }4 S* B% }  w.grad.zero_()  
$ h: o0 V; {# U% F: d+ L# U  b.grad.zero_()
9 Y, |, U9 F2 c3 `0 k( k+ `' [0 q3 B) s, @
print(w.item(),b.item()) #结果
- ?% s, n$ N! y! s' _# f9 [4 I* }3 s9 W* f
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656256 \1 ~7 N8 b  A" {
----------------------------------------------
2 U) H8 S- f6 o; H& T/ K/ i  }# g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。$ Y: H- Q; j2 e% {! ]
高手们帮看看是神马原因？9 W3 h& L4 o! s8 U* X% r0 \. ]* x. 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 1 o0 O$ G7 k7 O2 h/ E. Z3 j7 v8 O

# n) \* F+ I' V( ~9 k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？8 J, R2 i  W+ m& g4 Z& a! m/ V
-------  k0 g' z3 ~( k6 \6 c6 C  ~( S
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。# W+ e; ?- P0 V- {* r
-------5 H; y" s; Y, ]- z6 c) b
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 19:236 G5 X" }/ B9 E
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？
; x1 f# S6 u7 J+ i4 ^-------- w1 c7 T* y' B& g
不好意思， ...
) M) x2 f3 `* V3 D1 B1 y% D1 e, s
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 C0 D' w0 ~3 I/ H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
! |" X1 \0 a3 [# p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52$ T- C2 R. I1 @8 w- C5 [
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# g6 K. i, l& c" u  m; z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 ...

" u- Y7 t0 C6 V7 t' Q, l
; d1 ?( |- s- c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。" u% R* r) A$ }$ T( s& k$ K

, b+ r1 y! F* 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
7 k2 b4 H  ^6 n' P0 C7 U9 a" Y
老福 发表于 2023-2-14 22:002 v. f- K0 _8 r7 I2 X" S
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。
- V1 X& L1 D2 N, E  p/ ]# u- R" G" s
或者把b但的起点改为1试试。 ...

4 }9 f$ |& v( U
0 B5 e( j' K# F, F0 {0 C' Q# I你是对的。
) E& w) t. I! q5 r( I去掉了随机部分1 e. _% r9 R% z1 Y6 j/ D+ E# }& X
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)+ u* G8 G! [. T$ r2 C- v" g. a' F
y = (x*27+15).reshape(-1)4 b/ ]+ c  l( C! q( L. b; m
# v  z3 m" B) W+ Y) }4 L
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
" A5 T( t  M) G  I+ V. }w , b& l# j( M: K: y! Q: K1 ?* M
27.002620697021484 14.826167106628418
0 w% D( n. ]9 p+ Z; i) q* |9 ]7 c0 }: ?) o' p6 D" E/ y
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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