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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 / T* K! S3 h& I+ U* V" f- @7 M
3 U% [% ?1 O  S# R
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 i% y* r4 F+ P- f% C. D/ Y+ jPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：3 G$ F! u' z$ f: [8 r
----------------------------------------------
0 J) T8 t1 ?' _8 r" wimport torch
5 Z6 H, Y! p/ Q  X! c# n5 O7 c( X& nimport numpy as np, s$ U% }! X. _  f0 s
import matplotlib.pyplot as plt
- q7 ~; t2 [- R; c' }" qimport random
& N& _3 J7 a  _. u( C! V" u
8 B5 R: f- Z! o- sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
" B: Y: `. d/ V5 r) p: X# t* z2 My = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15* a+ T  T- \9 N' y8 o( e, v( h$ U

2 b# ^0 ]; ~. p/ X+ Cw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
0 H; C- Y+ ^" T& N1 j0 @b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
4 Y2 f8 p; a, t& C+ |# p* i9 }+ h1 g1 p
epochs = 100
5 f. L. M$ @9 |- x2 o
8 S; ^* \, [7 D8 Xlosses = []2 W" O6 @! }& _  y  }0 \, C
for i in range(epochs):5 I6 u" Z$ \$ K( S: V% Q# c, M
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
+ y3 t# P, |6 F) K. v  y_pred.reshape(-1)
# u8 X8 |& \$ i4 B1 u- K4 ]5 w1 J : X- Y' [5 G8 l+ s3 x' E
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss8 `2 N' q  `7 ^4 h& o
  losses.append(loss)
+ W. Q+ Q" z3 j2 u- S* t/ ?  
" j- ~$ H1 ?/ z3 V. f0 V  loss.backward() # autograd) M' ]; F* v: f/ [$ q
  with torch.no_grad():
5 S$ {5 ~2 J, e, R& ~1 e/ w  u+ |    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w% }! m$ ?) l5 U- O# |# }+ Z& x' N
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
, B& e* B1 z- `  w.grad.zero_()  
/ Y4 N0 d' L2 Z  b.grad.zero_()
2 f+ \8 r) v0 x& n8 T. v4 y9 G
: N; T' ?0 p: b6 J% m4 Y2 mprint(w.item(),b.item()) #结果
- ?* }- o: x% m; q5 W' N, R: e
7 P( e6 Z3 \1 w8 z$ A5 xOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
4 a9 [3 {* w) H" \2 B( N----------------------------------------------
% c: Z! y8 x1 A# [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。
1 A% i2 u( O5 t( x" y9 U" u6 l) I高手们帮看看是神马原因？
/ ^$ ]" C, F9 x$ h) c
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
5 a$ E* }9 g/ g1 n& a$ l9 d( N5 O9 e* _. n  n7 y" x0 J. U7 M% @
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？: H3 i/ A1 }% Q: W6 f4 I
-------2 J# C/ H9 |8 [3 a0 x  M
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。
) C' X$ u( |! P9 P/ c2 K-------7 C2 F) X! F6 t0 V3 |
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% y7 @" Q5 K' F' e4 q* I
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？
7 i) O5 x$ L  n, v-------' T. [8 f7 h0 w  I6 j: u: F
不好意思， ...
7 c* W0 S2 g8 Q+ {% C- ?  N" ^' N6 r" j
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% O) K  }6 e9 E$ W
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 \; w# f2 ~  A; j9 p( `( z* E
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
* K. P# I' [, e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
! D3 F% x2 g( D+ v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 ...
; F( k0 G! w7 \# a

  ~' e# e6 f+ S) f* z, F1 \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。" ~/ M' l  d  |6 K- c! n: }
1 s& {% b- j0 ?" @5 N5 N* X# B
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
. R% ^, Y+ g. [9 x
老福 发表于 2023-2-14 22:00
- v* {5 J' n; t7 t: h8 j* T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。8 Q2 s/ e, z2 |  A, q0 W) {* ~% b

( C7 a) Q! [/ S+ @2 n2 _7 g0 j( J1 x或者把b但的起点改为1试试。 ...
/ q( Z( i+ ?, G' P' @7 J5 V

) j% q4 y1 }4 Z+ @4 J6 z8 d4 g你是对的。2 L  o0 B2 l- _! S
去掉了随机部分
, x/ Y& C# W' k% g5 S% P#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
1 q. [" S8 X  {' c, ly = (x*27+15).reshape(-1)
2 h! q0 E' E& T- n/ }! R, u( I$ L  L* r6 j' J- o
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了7 O  g) t% @1 |6 `
w , b* U# _1 Y5 f; }9 [( ^2 T9 L: `3 {' N
27.002620697021484 14.8261671066284185 @( F* B4 M; U4 E( F0 ]

9 W* W8 b! c% R7 J4 H4 j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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