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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
8 l+ R3 o5 a# j2 A$ x9 L0 _0 h1 ~1 X9 ^. T2 J
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
9 W0 y- X8 e. IPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& P* }. J, h0 e( z0 s+ A$ J# N----------------------------------------------  H; j+ }; ?7 T# e% V  U
import torch
; K& X: D0 Z0 d' f  n. p1 Eimport numpy as np( C3 n# ~) @6 |- X) j( n; k
import matplotlib.pyplot as plt
! @6 p: H$ j% W- ]1 zimport random
' q+ d8 b4 O6 u
# W/ Q6 q3 f6 A' }7 X: ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
$ [! ?5 v+ _2 X$ U  Yy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
% a; C" O" m6 X8 f) L) I- v* z1 G, j" \
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b* ?5 T, x5 k5 h# M% F  o
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
7 j8 n! h+ O+ u0 \6 I/ Q) `5 d
1 Q  L. J" V5 K2 `8 o7 gepochs = 100$ U* C8 [' e  I8 c/ ?3 g
2 E& p4 u6 X% ]# q4 B# W* j) y
losses = []
. B! g1 c2 ?3 }; `for i in range(epochs):
5 F8 X% P7 D7 a7 N  y_pred = (x*w+b)    # 预测
- Z* e. ^, _$ D) }! k  y_pred.reshape(-1)
# Z/ W. E) q3 [3 i
: K: j3 [5 X! E& q# ]6 u  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ c& b6 u, v1 ~3 U' S  losses.append(loss)$ H7 A' O0 }  g( l6 R5 e
  
* Y) f) y6 L' a/ X/ c* s2 z/ R: Y  loss.backward() # autograd
* M# e9 j+ Q0 m0 Z  with torch.no_grad():! ?: b/ ?/ t) ~0 ]: x) w
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& j; I. l5 a6 s0 |9 r6 P% }( @) D    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 2 E7 p- g2 \" S1 J8 e7 Z) f" o
  w.grad.zero_()  
- V, X+ }+ _0 j& Z' H( v# F  b.grad.zero_()8 g8 v( ]! w$ X+ V9 w' \3 b' E; g

7 n3 w6 v! B4 }, n$ t2 X; d6 c& ?print(w.item(),b.item()) #结果
+ }: t* L, F! j# J
- d$ d6 j6 e# h' G7 Z) ?9 }' ~Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625( b# n4 \# R" {! F" H9 o
----------------------------------------------! r. A4 V) G+ f* r- S( Y9 \2 k
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。& \. ?" C2 f. h  B
高手们帮看看是神马原因？' a$ c, o* W. b3 ~. a7 ]
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
6 J" Y! F8 [3 Z" ~- C3 v- W, J: R; d" [- H$ O
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？
: l$ Q& h" l, h, @' T-------
: |2 \2 H$ I, F# Y9 k- V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。
# e: m8 r+ e: {4 z6 F. T! i-------
: r* x/ R) d. f6 p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) v; q3 k. m( V) |6 z8 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？
9 L9 q! I8 X! m5 ?: f! p# Q( W-------
, E% l5 [9 ]' T2 _% C, K0 [不好意思， ...
! M3 t) M. }9 C6 Y! V1 S
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: `& \( X' R  h: k4 L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
& ]. m' O% C/ O5 u5 p& t$ G/ q8 S
雷达 发表于 2023-2-14 21:520 h, [1 `3 O6 t* v7 x$ S& W# q
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, A& o* \' x* g6 N: k) F8 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 ...

: I' F* K9 G2 Q
  ^7 I7 u0 V2 @3 E( h8 ^* 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。
4 L! s$ d. R0 A% ^1 a' O3 I5 n' L/ d
& Y0 T8 E7 ^# P( h4 d( 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
9 e# L' g; G9 x3 E) E# P) l
老福 发表于 2023-2-14 22:00! E6 n4 C5 Q3 A# k( a# ^
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。1 T5 i: O. V" o( g/ ?$ b0 U" k/ D# |
4 O9 }1 p& G: A- ]2 j# _/ B
或者把b但的起点改为1试试。 ...

; S% D. g& y1 y" M. r; D0 `# p# c8 z! D7 ?' G1 v6 [( F- ^0 k
你是对的。1 U  T* ]  }8 E
去掉了随机部分/ h+ U1 x2 l& _0 I; r" o8 {( G
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ H5 V4 e8 }+ k" z0 }y = (x*27+15).reshape(-1): K4 c( B' K( @) u5 p: @0 a
3 j% b& T6 c( H: C' J
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" B; d% n% l+ T* c$ Z  u/ y
w , b
1 o0 y* Q. Q: {  J& x6 D27.002620697021484 14.826167106628418
$ S* o: g) I' \7 D
; w) h, |4 L- P" a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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