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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 ( e7 d- I9 m  y% J( _' N

6 ?) y9 a6 Y  o7 G% s$ g为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。- _% d5 n; k& _) k6 L
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
2 V- B' j2 }8 |0 o' [----------------------------------------------& j1 h& `" s+ H% N8 o7 |
import torch
' q1 b; h  i' h' y3 jimport numpy as np( X& q  i) }; ]' c2 G% d; ?) z
import matplotlib.pyplot as plt
5 b. {# C' [+ e' N6 aimport random
& s2 _) ~2 N! \& G: c% L& q# H& }- x
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))( l8 Y' ^* ~( }' h& u7 R8 D* R2 O
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15+ E: B, M7 R8 R' k) x

3 z3 \# X: B6 C' A) ew = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
) q) S/ k& N4 U2 ~b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)2 z+ p. W! x; F# x7 y* q1 N$ R* Y
) \+ Q4 T1 z* U4 p9 A
epochs = 100' {6 ^" s- c7 _' C: A
+ b0 o/ `6 z, s! |8 Y% ~
losses = []
$ w- ^# G. p$ M; j" Ffor i in range(epochs):
7 A; g+ l! x3 Q5 r  y_pred = (x*w+b)    # 预测3 l/ u: I, C( Z( n7 Y
  y_pred.reshape(-1)- n6 u2 [2 R: C; G( q* _3 a* i

% I+ p8 T5 U0 X8 p' \6 w( G  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( k1 v3 W: k* s, D4 _( t3 I% W' t& g  losses.append(loss)
7 q9 ~3 |5 a, H1 p  5 A1 t& j& x4 w6 `
  loss.backward() # autograd
; l) j. _2 S: X+ \  with torch.no_grad():
# w. e( X. |) j    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w( i0 ^# e) L9 v  d8 T, I2 a
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # K: j- z9 q( s/ A, z* G
  w.grad.zero_()  
9 ~4 a" D5 j5 W9 j  b.grad.zero_(): L6 v3 T6 e. P/ r2 |( z& W

2 r6 x" V" O( ~/ ~6 y: f% Jprint(w.item(),b.item()) #结果; a+ p! @$ r: V: V: j5 z8 N

; [! a4 w  X, U! OOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
! a3 S" Q: T( x8 [* ^3 N3 K( w----------------------------------------------
9 D% Z; c9 A# n$ v3 D. n) E8 {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 v% x2 D7 V/ S0 [! A高手们帮看看是神马原因？! v; o. b  q; P
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
3 j& ?* g2 A# Y5 [" O7 l' j6 G. y; O; L7 G# d2 H2 z$ 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？- Y4 H7 f: U4 `' @3 m; t4 z
-------8 U( b- N, j+ Q7 |3 A% T
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。
  W! g) o, }* s1 T$ Q7 U/ \9 o+ n-------
' W. G  k  s. `' _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
9 G5 {7 ]3 [6 `7 l. r5 N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？! i* M- @: {# z2 q5 E% n4 V
-------
. d( ^" M- A- g; X$ R3 y( Z& D不好意思， ...
: Q9 i" ~0 C: v5 K' @  j
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
- d% A$ X% F9 J3 ^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 4 L. \) q, T- Y3 r% v9 [( g
雷达 发表于 2023-2-14 21:529 z# U# ~; u" ^8 K" Z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: {, W& ?0 ^% u! l6 {. c
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 ...

; s( A0 f5 i- S: z. c! S0 O* G# Y0 `8 j$ c3 s3 ?* v
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。
$ _, v5 h5 l! e8 q+ p
' G  u" c1 k1 M! ?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 # v+ x# K. u- o$ J4 L
老福 发表于 2023-2-14 22:00
8 n" I  d" ?+ _5 l: 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。6 K6 c5 z" h0 k8 n' O9 Y
" R8 t: k4 ^7 c
或者把b但的起点改为1试试。 ...
1 P6 w" k5 \5 \. F
+ q+ B  S; t  x: u+ w
你是对的。
8 y) v' e' ~1 w( W* f$ g去掉了随机部分8 m0 q5 r8 @: \# H
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
4 a+ R+ s1 ^5 N6 h5 y0 s( O0 f3 Ny = (x*27+15).reshape(-1)
2 ~' D& Y7 `3 I4 i
. ]) E) d. U$ j' e& `, S/ [( Q循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
, d% n) ?" b# v% A/ }. Xw , b
$ l" Y# i$ y  t# ~3 k/ T27.002620697021484 14.826167106628418" G: x$ R9 K6 {

# g4 d6 U, q) H" t* b) J$ G& T3 H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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