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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 / ?% ~& S2 d5 C: r6 O

5 p8 ]0 a1 F0 E: N$ M为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。/ x/ z0 @2 s' }! g7 @
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
1 b; O$ B( v: s. E# s----------------------------------------------
4 m% g2 u3 B- M+ k" ?: C+ G1 kimport torch: P9 V$ W2 H1 P# p. R2 U8 \$ u1 U& A5 C
import numpy as np, A% K5 @# G$ b7 ^$ ]' I/ K' G' e
import matplotlib.pyplot as plt
; {5 u$ g$ m) d6 G+ v5 C8 gimport random
  v& A4 W, I5 y. r0 n' n0 a: v# U, }% [0 K+ Y
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))' }4 `8 B7 f* W% r$ u, ]# h, Z
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 w+ D5 s: t1 m3 y5 g/ }

3 i. A$ K5 o4 ^, }) n" Fw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
% y7 z" S; c- B' K/ p6 o& Gb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! X6 Z. K9 D* l6 J
0 C/ k- ]) @3 S0 S3 M
epochs = 100# c* U" H9 s3 T: H
, ?0 l# X, `7 C0 _# O
losses = []: r* Q8 P3 E* B9 m
for i in range(epochs):
& W1 I: c; Y* V2 d) A4 A: }  y_pred = (x*w+b)    # 预测
6 F: W0 W5 X- {- j8 _# q  y_pred.reshape(-1)6 R, f. i* V/ j7 r, V- u

& r  [7 Y8 x) k  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss: y$ ]# [$ \6 Z- L5 x
  losses.append(loss)' k5 u  k1 D( d9 h# C
  
4 p  \! f. `0 ]% F  loss.backward() # autograd5 w7 w$ L: T9 @# z& V
  with torch.no_grad():
: u1 {! J5 Y# c4 n3 J    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w+ X7 m# D4 {. G# ~8 o- ?9 R
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b * n  p! N! q& I% \5 N+ b0 [. }
  w.grad.zero_()  
$ M1 e( e0 I# w9 @5 F4 I. d7 k7 M+ c  b.grad.zero_()
( k! k) Z% G: U6 N% p- _# K7 p2 x1 ~' @/ F' |6 F1 i
print(w.item(),b.item()) #结果
' x) y& L: P: H8 [* n' b
$ L' M) ^7 Z0 bOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656257 t2 T# Q2 A7 v* t/ V+ s1 k1 d0 j
----------------------------------------------7 k! N; t3 Y. m# q" `# `
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。
7 J% U6 X' E( E; \3 Y6 n高手们帮看看是神马原因？
- P( \& z5 b' ^3 k- O- q
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
  P% U; p% w4 ?% @" Y, V& {, T, f+ ~. Z: y: j
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？
2 ?! {$ D4 T- Y) |6 N-------5 c  q4 H1 n. H7 [' c
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。
) ?, q5 J; r$ R# i, c-------
# Q/ Q- E) s/ e0 d5 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( x* X; d( u( B& G6 O5 ]  P
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？& H) w( z& E# s0 w" W( i
-------  a) G3 U* h1 g# H' F/ L
不好意思， ...
+ F3 N; Z7 e+ N" |
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( P7 L' M9 g7 p! e: [1 f" D0 O
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   z, t3 x3 [3 W) d& l5 V
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
4 f1 P  K% n: ^谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 ^$ e7 [: F6 q! k; G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 ...
# l% Y( W/ n, v5 d% [

0 d6 K6 R2 }1 h9 F4 |* 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。' O, }+ R+ J8 M& D7 g4 {- }- ^3 I

0 a* ?1 x8 K1 \" R0 |1 z4 U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
  D# d; S" B  K6 X. B0 U
老福 发表于 2023-2-14 22:00" n9 w: o( u0 ~- [8 z+ 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。
" J3 W) U. i- T0 Y- h1 ^- s# Y2 S2 \: y5 ?  w  S
或者把b但的起点改为1试试。 ...

' {2 u) y3 F; P+ c0 s
5 {" A% B" W' m你是对的。/ X) f1 v2 K' f
去掉了随机部分* A7 |; `- p$ E1 b+ x6 I
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
8 W  l: e; C1 ?$ B* Cy = (x*27+15).reshape(-1)
+ F8 r4 m, @7 a/ ?6 U3 R; S0 l' u6 [3 A+ i; F. }2 ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
  J" K; v. w% a; Y5 r& u1 Lw , b
! {0 u$ ^/ j  e  a: Q# o- Z0 S27.002620697021484 14.8261671066284184 N* T0 a4 F" T# t

; m5 \' A+ d& W3 f1 J9 w  b' x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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