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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
( }4 M5 X0 _$ N; R! p0 P4 _
/ ]5 ~6 u% a) y0 d) x为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* x6 c1 [( y/ G, {8 }' {- q+ S
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. P6 u  F- j- v- z8 y" Y
----------------------------------------------
  v, c  u, ?, n' q. C; Wimport torch+ I" G% J* Z1 G! ?
import numpy as np! J# w- H- P9 c( s6 `: e
import matplotlib.pyplot as plt
8 E2 v; a8 [2 d. ~! d3 f2 Jimport random9 R- b- R# v) x/ a( C
& E. G% f6 H& B, [0 h' @
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))0 k* \; x. M: x* Z1 m
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
7 W" u, u: K1 C- u% S7 b9 }5 c# q1 d/ Q
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b+ l( O9 r2 b+ ^$ J. y
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 R' h2 H8 c7 h) o
. p9 R! @+ ^0 W$ H
epochs = 100
4 M4 j- S+ k0 |- [8 }, h! |8 ^/ A  V! u$ N" G& N( M+ z- `
losses = []$ B8 r! g- C: ~% v0 x; ~
for i in range(epochs):
  L2 x, h0 r7 D8 x$ f% @) _9 \  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! D5 D# R$ g/ U  y_pred.reshape(-1)$ O6 X) O3 f! q) i8 Q$ l: Y5 m- @
4 z- Q$ @) G4 C0 @4 [! m$ ?
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
' O8 X" |: h1 @; J4 e  losses.append(loss)0 I0 H2 \3 X  u9 H, d' H: n( J
  
- z. y& L& ?& r2 o! I  loss.backward() # autograd
) l- V8 `; k0 ^% |4 D1 m  with torch.no_grad():; r8 t1 P! q5 |' x
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
) a7 R( S% u) H9 R* J    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b + X; l- `: J4 [* @
  w.grad.zero_()  $ g6 P0 k* L# F" u
  b.grad.zero_()
& `7 d* R! `+ Z: @; l& Y/ F7 Q' W! b$ v) n
print(w.item(),b.item()) #结果& M2 x9 K- v' u) h1 [

4 G1 s) i+ P" NOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
0 v9 g' T( o8 G* `0 m2 R# Q----------------------------------------------" y' k5 E8 p$ L
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。
- F3 `9 K2 C. t1 M高手们帮看看是神马原因？
5 D& M$ w3 t! j4 f9 r% l9 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 , `! W. H/ |% o1 ^* U) \
) _) m2 h0 C/ f7 w! \8 h% ^$ ?" G
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？) X0 i5 L! {" ^) B: `1 U
-------" j4 c! e8 Y6 j* ]% N$ _1 @
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。: ]) }( a8 l8 W" T: L
-------2 Q) i0 X% f& H) J
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& B: t( L' I& w1 A6 h: U  X4 _
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？
% u5 c( H# x/ e6 |-------/ f6 \4 Y$ L* l
不好意思， ...
4 o2 j9 l4 p0 N$ N+ T
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) }8 M1 D- M5 ^/ q1 L9 y
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 2 i7 R) Y2 D6 t8 S5 N) S: {' Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52/ O$ i; n9 T2 b8 j; U5 l
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。& [: I" r5 m8 _7 {! R
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 m( A$ \5 \# p
, {- e6 i$ y! T1 U0 @/ 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。
9 X" s/ C, X: E7 U% U
3 m. A0 X! Z. {( h) ?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 % h8 A, K+ f" d! w% |& ~: I' M
老福 发表于 2023-2-14 22:00( ^; {$ _; s; m5 Y
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 F5 a  x7 u1 f; C1 s( u8 U7 h8 C8 r. s
或者把b但的起点改为1试试。 ...

; ^  p2 T2 d+ c3 ?
4 K2 s" d- l! b# w你是对的。
6 U9 `1 X: T9 I/ i" M去掉了随机部分  _: d9 S- _- o5 O
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
- O! b, H" C4 r2 ]3 O1 t/ M# Z. N7 iy = (x*27+15).reshape(-1)' o3 f6 l  c" p  d6 n- N

2 L7 }6 b8 R8 \0 s7 y/ Q循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
, g. ?) _4 n2 @w , b4 j# E2 R* d' d1 A
27.002620697021484 14.8261671066284181 s- d- f/ N9 L/ |4 n

- s) U# ^6 p$ U2 @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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