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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
, l5 B0 N5 S. }1 K* r. O
0 m. g) f/ Q) |+ C# b6 i为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。& r. t7 A1 M( A9 C+ L# {
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
3 P0 }" N4 e* A" Z. c+ X----------------------------------------------" D/ q4 d/ j0 Z8 ^. U
import torch
- N- ~0 g+ M! T& M! qimport numpy as np
7 V  R1 q& ~$ Pimport matplotlib.pyplot as plt/ J9 G& H( T6 c! W+ p
import random
6 [7 `5 W; C% g- q. @) `
( g! k* k" I4 ~* L! w* H5 R3 m7 Sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
* Q* [' ?- q) \, x& f5 B5 Ky = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=151 f1 e7 L" u' C8 e$ ]
6 ?; ^  ]9 |% S3 A! z
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
( P3 S: _0 h. q6 K" fb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)- i9 h# r7 s5 r7 n5 V
0 b1 t% m- A$ S" S6 x, E* x+ {
epochs = 100
$ |+ k* ]4 z1 A5 _2 a0 w6 U% `8 {% f( W8 a8 O+ o
losses = []: D# G' }1 Z" p& @* m: U# A
for i in range(epochs):0 D  B- n4 K$ N" m  _# ^& J
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
/ J" Z5 D0 a" |. g3 ~5 k5 ~  y_pred.reshape(-1)* A. h; B7 V# k+ P4 W1 t% i
9 g- B% [2 T3 C* J7 k- v6 \2 J- V
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
3 x3 b* b% b- G  losses.append(loss)
' \4 f7 j! D* A: F% [  
0 ~: a+ {+ J: T/ F4 m  loss.backward() # autograd
, C1 J/ ~" \$ U: j% ^  with torch.no_grad():
- S  O$ n' b! w3 T    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! w' G" v  O/ n
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
9 R0 {2 |6 f8 {2 z  w.grad.zero_()  ! d7 m% v5 J  G8 p( R; ^4 p
  b.grad.zero_()
! S* l" m+ M( }. U! K$ L) m( v& ^$ J4 B: o- z
print(w.item(),b.item()) #结果8 ?+ E' f. `" m4 K  M" P

# i% X$ T% R2 D1 z3 n5 yOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656257 c) N$ O7 l3 e" [7 S
----------------------------------------------
2 I# g% u& [( P+ \# U% Z" Y# U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。  V9 Z& Q6 ?/ k# n- @
高手们帮看看是神马原因？3 o  a' q1 C, s. |4 h+ N' a
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 # x9 U' i& N5 E' t
" Z2 Q  j7 T, 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？
; z2 o& t0 p0 q& A-------" @( ]% D  f, I  ~& g! w4 |
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。
! [' v/ J! D5 T( c-------
! r1 r8 m9 O; T' K$ t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
# ~3 o8 V/ j/ I9 H; t( v5 V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？; S9 ], t; w! {7 w8 w
-------
+ q, N+ ^5 M% E/ o不好意思， ...

; Q9 O  c% D8 P, L/ I谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
  e$ Y- z4 Q) a0 ~, A0 L1 T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 R  x; x. f/ D. B3 z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% G! H" I- I! |' k& H5 e
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 F3 a( F! O4 {
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 ...
; B8 v/ @: A2 Z4 Q( W0 L
# w) K' e: D. L: d
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。, N2 W$ X' z9 Q0 c) _
; H8 ^% j0 @% j8 l; b, y+ P7 p: T
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
6 V& w% e# A% R" d
老福 发表于 2023-2-14 22:00* K7 r% W1 `7 |) z8 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。
3 i2 a* F. _' N9 T3 e7 |9 A
; L1 H  P8 `/ U. L3 l或者把b但的起点改为1试试。 ...
6 }! A( e4 b# F
4 [) k) n7 S* d/ d7 w" d3 D$ p
你是对的。
& G$ x+ g4 f2 ]: Z" e# q去掉了随机部分1 J% i% o2 |) p
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
3 O' D! n, y4 T% T3 Ky = (x*27+15).reshape(-1)" x, L/ j9 V: v) h7 H
  V- c* @! o" M+ R$ F
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了( ]: ]& R9 }" R, D3 L
w , b) G0 f) D( b8 E
27.002620697021484 14.826167106628418
( q3 _0 s4 S! O+ l8 w
. E1 _# E& r* k7 G3 m- G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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