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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 2 @( E- H; L1 ]9 Y8 [9 y5 q. j

9 F) C8 o4 q% E1 W7 W为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
9 V9 n  V8 E- N2 r0 f* `! hPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
. E. s6 F1 q  k8 l; ^, z----------------------------------------------# _! D7 r5 f* M7 g( U1 a7 Q" F
import torch5 D& F# R) G- C' J. g1 v% e; a6 Y
import numpy as np
5 Q. t( h8 y) l2 pimport matplotlib.pyplot as plt  U6 L( J7 Q( y( N- `
import random; T! w1 m7 p/ h2 f9 Q- d' j5 B

' x# A0 D5 A% r) S& b0 u, O: mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; ^& a$ [( W) K8 n& Ny = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
! J( b0 m% E; Y+ K
% D, X' z2 T, O, z" Sw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
% q( D  v6 U9 s' L- H! s' Hb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 c  ~1 }) F4 b) f' o, v  M
9 s- D3 t% ]( A  k/ ^
epochs = 100
, r8 A7 V9 Q! Z7 z+ h5 F. _8 {0 x/ Z2 [, R2 }& ?
losses = []4 X+ |( A, M; B( R4 _( Z. p! w& u5 t' W
for i in range(epochs):7 K$ ~) `3 i% Q2 h2 s5 H: Y8 [
  y_pred = (x*w+b)    # 预测! a, W0 ^- h! s* V  \
  y_pred.reshape(-1)4 @- h  f) r$ Z. f$ z
9 x# k% F. M  ]
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
: W& t: U# a, f& _2 @- `9 [  losses.append(loss)
- i/ S7 ^& B4 V6 v2 o" P3 E  ! h: C& c( J  ~6 V
  loss.backward() # autograd/ A, p) K5 ?% E; J4 s, d
  with torch.no_grad():' y& m. O) [) w1 _% y; U
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w# ^" b0 |) E9 J1 I. {" f
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 0 q( b! I" S! _2 G  L; A) [, ~
  w.grad.zero_()  
* f9 }4 S7 p  v  B  b.grad.zero_()3 S) s7 z6 ]1 f! f9 n: `  r7 o$ u

2 _+ S. T! ?. `3 Qprint(w.item(),b.item()) #结果
' `' {6 b% B' ?
* A# ?& [# `, V! POutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ n, V& S1 |9 V! K- `
----------------------------------------------
3 O- U9 ?% m2 E% a5 ~, \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。0 ^6 x7 O( F  v4 q$ D
高手们帮看看是神马原因？. X: i2 R# {* I9 [: \
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 9 ~+ }5 E4 S. F( k$ a$ n! Y( p

. ~" T" O+ n5 [, l, f% d$ [1 u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？
* p. ~$ O4 L* ]. t-------
0 F! |$ o! \/ G+ b+ q' F% ]/ s5 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。8 @: p- P0 ]' Q
-------
2 G! M/ C% W8 U; @3 ^1 o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
2 d) R0 c: k4 R8 ~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 G+ K4 w2 t  i4 I
-------
- X) w! H6 N7 ?* ~不好意思， ...
6 F  u5 f+ Z; x8 f% N
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
; }8 u6 R. p; z6 q0 v6 U9 ^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 1 |- k" P* n7 y' W/ s  d! m% n& i
雷达 发表于 2023-2-14 21:526 O* q* {& ~# Q# O: k
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! f5 O* `4 Z4 [# ?2 [0 g" 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 ...
# h+ E( {: v" |. T: I5 p0 E
* a2 M; ^! Z2 y# M' O
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。, u4 a3 E! V& n+ w; S5 f8 d
2 N; l3 |/ t5 x" c
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
2 G: @% o! I* I4 u' k& x; G
老福 发表于 2023-2-14 22:00( V) ]9 O0 a! I" o9 w7 M6 A) i1 ~. 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。
9 Y8 K- ]/ ^& C  f0 t1 c& W& p) W$ N& y0 v3 c: F4 w
或者把b但的起点改为1试试。 ...

6 E" r8 G$ I+ o8 l  F3 D
* D. F, s9 A% _! r5 `4 i  |% v你是对的。
0 J: `% M3 W  ?/ @* i去掉了随机部分
) W8 h# Q3 d4 g% J6 [/ u0 z#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
& r# [/ M+ d, C. V# uy = (x*27+15).reshape(-1)( L. _$ U/ Q# J) a1 H( o! |
. _7 o+ r! {% p2 b5 ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
" [5 g; E  t9 J6 n0 O" H9 tw , b
7 R1 r% q% s  `+ {% ~27.002620697021484 14.8261671066284181 _7 ^9 ?8 h) }- y* m, E) Y

* c2 D; F& v* i4 l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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