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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 H: M3 b& _3 H/ o% k8 l' h% W# c8 Z1 y' q! {
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
0 R- z+ N9 y5 E9 x. d4 ~7 _Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* v3 G2 x, @# g/ t' `
----------------------------------------------# p1 `7 N7 C3 J% D6 x
import torch( t# ]/ L2 p" @1 z+ i; _) T' A
import numpy as np& I* F9 e% q" o3 W3 ~9 z
import matplotlib.pyplot as plt
! _* z' ?- Y& r* S7 K  b. w  J4 Vimport random% D, \1 ?. E0 O( K- p' @' F' p

: X* M/ _6 q  F3 e) w% G, mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ ^9 e/ v0 ]; W6 `  o$ ?
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 g& w, S$ F) [& V
. I6 u0 j, x8 X; r$ f6 Yw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
  m. q6 F" @3 T4 Wb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
8 ^3 y4 ]$ [) h9 A0 ~3 k  G$ y5 f
/ }, C% H: p/ u' Wepochs = 100+ O. C. {  Q* a  ~7 M1 M! ^. `
1 U. R" h' U! w. V) h9 c
losses = []
  a8 R7 C5 d; Y! \  d  L4 u' Lfor i in range(epochs):- G* t' w  z7 u. v; n3 B) M! A: e
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
: O% _) c& ?# s1 B6 O, q  y_pred.reshape(-1)! G, X( h2 m) v
- w! U! b7 V0 y" v1 z
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss. M) X% S  ]: f3 W; t
  losses.append(loss). a* L* K, |# {7 G9 [" `6 A
  ' P1 q" S) V" [! m  [1 c6 H1 e( Z
  loss.backward() # autograd
: L7 ^; P, f& c, M/ V  with torch.no_grad():
# Y5 p* k3 O9 l6 n    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
6 M( F- X- _8 a    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; G4 I. ?$ M; |+ m& C
  w.grad.zero_()  1 q# L& ~9 t; T: [% q5 P6 [6 E
  b.grad.zero_()6 g% C. t0 d: ]6 C

, l3 ^% y" @; f* }9 _print(w.item(),b.item()) #结果) U3 Z7 x- P+ f$ ^

5 }- u* Q0 i# A/ hOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625  v/ F; s" L; w
----------------------------------------------# \6 D- x: S! b+ G- O
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。* o3 {' U8 t( @$ Q" `: n* i
高手们帮看看是神马原因？
% W" Y! U( X( L8 O; s  g2 F1 q9 k
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 7 k& W2 C) H9 J; W: {
; J: ?9 [4 v. {5 F5 |( z) J2 B
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？* n3 D, p% Z. U5 ~8 M7 S  s  R+ f6 |
-------
$ P, C4 B, m8 v1 s! c8 E- }: G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。
  k9 f) c3 Z2 J6 w# F  I* |-------
& g3 G! z" Q! S4 M1 t) 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
2 F2 N& U! W7 t9 I: N# C0 S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 f2 [9 e  C" n$ w/ w4 |9 P" ^
-------3 j2 r+ R. T2 t* B, f0 G- ^' |4 n
不好意思， ...
. Q. m, [6 A9 {! P* Y" Z2 c/ f
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 ?  r' t/ h# q' @5 V  e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 4 y0 X: W: t& C9 Z0 I! c4 f& v
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
9 r0 r7 G9 L7 H$ D谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ I' F% p. h+ J1 b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 ...

8 m  Z! f( p2 y0 Z' o) Y" s" ]) I& Y! k2 }
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。2 r3 @* p' n% ?% ^/ U7 f( Q  s
+ x( P5 ^2 }/ V* j1 h1 R- ~
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
2 w' s" i! Z2 e( L
老福 发表于 2023-2-14 22:00
& b! \4 `; s3 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。
0 ]1 ~: e1 b8 S# C2 C" y7 k  J
& m5 w. C# w9 L- ~6 v或者把b但的起点改为1试试。 ...

  h, w- O2 i, y8 i: \/ I; g' ]; c+ b8 i3 T6 H5 Z8 C9 Z9 ]
你是对的。
' M, n; ?7 x/ O去掉了随机部分8 k9 o/ C! x7 ~" K/ {2 Q5 x8 F
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
: s; E: x: m  z( v# By = (x*27+15).reshape(-1)
3 z2 p6 J0 }7 Y" A+ E: ^
/ n( L! R% l, A- j6 c# W7 F循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 N; l5 e! G: C4 aw , b
) f0 v0 G: a, Z3 J- U27.002620697021484 14.826167106628418
' E) {6 F, W6 y) L) n
/ a/ d% o& a( s1 w' m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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