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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 _9 B7 L: J/ e

9 c+ A7 I7 m2 e6 P" v$ T# |9 W为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。# o: z" E, b: b7 X5 C5 n6 x
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
) F8 L$ G0 L! S; F9 o2 h* X, X  N, [----------------------------------------------( z+ f) X$ }( v" y* b
import torch& R, c$ @3 ]% t+ M9 Z# S2 C( M
import numpy as np. x+ i) i! i$ G" l6 G5 h
import matplotlib.pyplot as plt, q1 ^* i$ f2 `
import random; A% \. D9 _9 M5 [3 `2 W

$ {4 R7 f" `1 L& R/ y( O/ |x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) }. ^& a3 h2 Y) H3 n
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& H8 J$ H$ `( y9 u

6 X% p( D* E, g% k/ C, ~! q5 ow = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 l" m! v" p7 w8 Q+ @3 h
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" p# s, \1 x) E2 q' T  l" [' b' R
- ]0 R9 I7 O( [3 r* h$ T* _9 c
epochs = 100
* u" t7 m9 ^' p1 p  _9 B7 X; b5 Z( W, ?; G9 m. h
losses = [], y% ~7 `. [/ R$ b/ w$ X
for i in range(epochs):7 K; U2 \$ F1 z- e& i  X
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! _: @5 `& j7 U9 T3 K  y_pred.reshape(-1)
0 e5 B+ a! u3 Q" e! R1 i$ y
$ Z0 Y$ S8 Z' J0 X. |  e/ I$ t  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! _, s" u/ `" N9 j" s  x% ]  losses.append(loss)
( Y6 V, Q# B! T( Q6 @# E  
* a* I& \  \3 ?3 e: c2 x4 R( G  loss.backward() # autograd
+ N  m- }) n( r4 v, y  with torch.no_grad():
' D7 [2 _5 {/ }* H4 Y3 T( ^7 b0 f; Z  p    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
8 b0 W5 x( n, G. `    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 7 w1 q, e  P7 N6 {7 Z
  w.grad.zero_()  
$ _: O- N  F5 S  b.grad.zero_()
1 ~, r6 ?4 I: P; y7 q) p2 ~8 V2 k% r' b' i9 @2 j( W
print(w.item(),b.item()) #结果
9 Y# L1 L2 q3 [" d! Y# G% ]9 g- w# o  O) V5 ~
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625* N9 g( Z* N' [& W" c* F* p
----------------------------------------------5 A, `6 z4 I$ W$ G% m0 d2 I
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。! M" C% B3 T4 P9 \8 p8 [5 N0 s
高手们帮看看是神马原因？6 o9 _% J1 |/ y  I; D% T" j
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
: B4 d" D9 @) c$ f3 P3 h- v9 ?- f* Q! h' f
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？
5 Q& [# E4 P# P# }! E% P" k-------
2 `" i8 j6 }: G4 j7 Y7 D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。
" @  y! x3 f6 J" ]" {-------; M  b  L, G+ m. |; U$ k
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
. J; V& G7 `1 D2 O& 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？) r0 R4 [3 o" m( o  K
-------
: S! u9 c5 B; E8 V' t+ q不好意思， ...
4 ?; P' m3 L4 s$ ?
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 j4 {0 `$ ~& 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
$ q  i0 h5 ]/ o6 Q% s
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( Y2 }2 L6 b; v) O
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。4 l2 p6 z, X9 A) e9 L9 @' ^
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 ...
7 t; Z* F6 q3 M( p- O7 R
- U- }; _8 X# L# 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。
& z# T! T) u+ W0 N6 u" j% f5 t) m: a2 F; y3 }) V
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 0 P* k1 _2 ]. K8 \$ G2 W% u
老福 发表于 2023-2-14 22:00( E7 l6 j: O' b" g
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。
- |5 Y' S2 J  p# F/ d: ]5 v" |" O* j7 B7 P8 p2 `" b  _# V
或者把b但的起点改为1试试。 ...

5 L3 U; a% e6 u# [
0 a8 b: L% \6 E" W& r1 A你是对的。/ O8 {* f# X5 X
去掉了随机部分
+ S' u! Z9 A2 C- F5 Y#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)+ ^# a% q* |) S% x4 U, t; t
y = (x*27+15).reshape(-1)2 O$ v! S! `9 R$ {5 t+ w; t
- [. Y4 F7 W. N5 ]
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& A- S6 I. F7 y' B+ ]. _w , b
" y9 D* H! e" J27.002620697021484 14.826167106628418
4 O2 \5 i* q% m: h. s: |2 N2 v- t! P9 T9 J' N. h" P
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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