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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
' u- k! U/ \5 n: N2 v# c* T1 a8 k2 b! j5 t$ v5 R
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。! E. ^- o' k1 O$ q0 ^; A! ]- S
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
7 ^$ e( w! g  X. s7 E----------------------------------------------
2 t. y$ ?" `& _3 A% Gimport torch4 F2 c# ~/ t7 U) a4 I( L" C1 A7 P
import numpy as np+ _$ \. [- R- F+ [
import matplotlib.pyplot as plt: u& t) U1 @4 ~' y1 b) k
import random
% L' c4 u. [$ }$ |. t; g3 M, S5 k& n( h) l- [
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))% n* }1 m" G7 |) q1 _
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
5 `* ]+ r4 _4 O0 J# J7 ]& _4 G; r  v6 O) @' Y
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
/ h2 U6 h. `/ h; W( e& P+ ~, _b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)9 ^5 f# \" Y3 i3 q. _$ p
8 f$ _2 G! N/ o/ x+ @2 Z
epochs = 100
( h. W/ s0 O! c
4 U% G  j" v. q( |% G% xlosses = []! {' z/ T2 f" G6 s( ?
for i in range(epochs):
! G  a6 m, E1 _  y_pred = (x*w+b)    # 预测
( O) w  s1 t" d0 R/ O* q& _  y_pred.reshape(-1)
6 j) w8 X. r! X
" [% [$ {* q  F1 S2 t  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss3 M1 z* [, K: ^+ b/ Y+ Q; K" |
  losses.append(loss), {' {6 b2 ]1 l. O& P' j
  
: }5 s/ Q4 f$ c, `- ~% Q6 J  loss.backward() # autograd( f6 n3 T4 g5 O* y" n
  with torch.no_grad():
4 R2 d! f9 ^2 [& M+ H4 f    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w$ u0 J  `( w$ O! [; Q+ q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
( R0 i0 _. o) ^/ z$ r- f  w.grad.zero_()  ( z6 U  P, e! @
  b.grad.zero_()
- H& @* t5 i  F' k9 b- _& b
0 a; @  d' H1 O6 qprint(w.item(),b.item()) #结果
# q3 S' \, a  v1 F9 h9 Y' e; V: P; E' R
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625% A0 I# p' ?7 `& G
----------------------------------------------
; i1 B" a; f8 a  T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。
- Z* a$ C4 L( N  C: [: r8 J高手们帮看看是神马原因？- B' k  ^9 i0 E1 P  Z% ?$ Z' K8 d: {
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
0 T: E# l  \. X9 @# T8 u: ~' v. r7 B9 P7 Q: 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？
/ L8 b3 f6 u. r. N# o( T# I! b-------+ U" s. U- w' l! Q. d/ @' f: D. E/ ?
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 B( A( }  O  m3 s7 W
-------
9 Q$ Y+ k: y7 F3 Q' k; y2 x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 19:239 q( H4 x6 ^% Q
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？# d; ?2 e" a$ r; x! |( Y
-------) O* ~5 \' s9 a9 V0 |
不好意思， ...
4 j( ?- O0 i5 t2 p1 N5 d
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# S6 |: p8 Q" b1 l( Q$ 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
3 _* ^% h8 ^( A
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
/ O3 k7 y9 ]; D, ~* d谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 u2 N, r/ j5 ^7 {3 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 ...
. v8 `8 i$ T! g: I

- K# B" r' R; 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。
+ W! a! l, B* w8 E( U7 \: J. |
) X0 F9 N1 C4 F  Y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
# K8 R! z8 L1 A: I2 {
老福 发表于 2023-2-14 22:00
: N8 J2 S! a% r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 Q; T4 k2 d

4 L2 \. j4 R0 n+ D或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 M) U% }, _6 Z; |% m+ G+ n
5 a5 e% M; }& f& Z
你是对的。
) t% w0 b+ W4 q0 m. M5 H0 v3 Y去掉了随机部分
3 k) T: [3 ?1 V4 v4 i" i9 C' \#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)! Q! [5 s( a. _) [
y = (x*27+15).reshape(-1)
9 A0 O% l$ j+ r4 k0 d% L' T& m; _. L! h" @3 ~) \+ {+ @% p7 P
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
. a& k0 a1 s2 Z' g+ Z5 ]8 Zw , b
, W5 l, W+ V1 `) ?1 d# }* |27.002620697021484 14.826167106628418
( e( K, |, p4 e! U  T& Y7 A: V9 v( U% R6 S. U- G+ W  N
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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