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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 ) M1 }6 W. {6 q; g
- P0 g8 ~4 s8 I
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。1 {% F& Y* m+ h: N
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：3 ~, V7 Q; a/ t
----------------------------------------------
5 P! y' a5 T& l9 ^$ b8 S" i. Cimport torch
1 J" o7 a# O, {( ^import numpy as np; Z& i% @- w% Q3 a$ c
import matplotlib.pyplot as plt6 |+ i% e$ e; Q
import random& I7 m8 J9 w0 Q1 ^1 v3 x3 [+ v

: {; n* r3 V1 h% ]) dx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))1 O4 W; {3 X  w9 L4 \
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
) n6 E; }" L& h. q, \* g- z7 ]. H) R  Q; O; u$ J
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b8 N7 Z$ p) v" k5 V  K
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
8 V# a$ L% F1 W, A4 e* z( H8 D7 `  J$ l! d; `
epochs = 100
/ p; I; `" S& e% n$ s! z8 A
8 M$ X3 E' @0 M3 H/ z8 T: closses = []
& ?; N2 M& E  {3 B. a- K! x9 g. w% t! tfor i in range(epochs):) Z/ L/ O3 ?8 X- t& P( K  w
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
8 ^8 V9 A$ D. |2 K. Z- x  y_pred.reshape(-1)
6 _$ G0 ?1 m& t: ?& ]# | $ J0 ?. B) w) v  w
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! L  x' w, ?0 s* ]/ u& ]! G# E  losses.append(loss)$ s: k0 ]! X3 _1 x* G: @
  * m) A/ ^- c2 n; ~5 R: E
  loss.backward() # autograd& {/ a, d% w$ [& _3 \& M6 h
  with torch.no_grad():
2 ^" n6 @4 s5 H  V' L' j    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w- `2 W; t+ }0 s, S6 e
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
% V4 A: z& u6 R! o# L! i' n  w.grad.zero_()  
! I) o9 q  U, _. Y$ s  b.grad.zero_()
# p! U4 R+ r4 D! b2 t! `" z( l. g9 ?3 c$ |# o( c
print(w.item(),b.item()) #结果
6 g* z, ]* f* u; Q; N& c/ L$ Q8 H) d8 r1 x7 L5 Y; p, e3 O
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ j7 c5 s: S* J) B6 y( H5 s----------------------------------------------
2 o, Y: z, s" ^6 e2 T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。
, L9 D$ k/ N7 [  x- y) `& U9 V高手们帮看看是神马原因？) a, b- s7 p" r4 I- 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 & {& O$ }4 \  P8 f" S2 }
) ~2 f( ?5 V7 R: G9 N) J
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？! u7 K& w) P! q9 \  a  H% m
-------: q2 ?7 n5 l; [. Q% }% J  \5 B
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。
6 K) q2 Z& H! m0 }-------
, J! A( z0 l3 @+ ^& ^5 w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
$ R& ^$ U# {4 n  ^: X1 z5 R- h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？
; x: l3 T, V" S- d! }9 E-------1 C7 @5 p8 N1 ^; ~! E
不好意思， ...
" R" w9 m5 I+ r: g& a* d
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 M0 F7 }( X9 D% I4 ?2 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 , D( _# z0 R  w: F1 S! {& ?
雷达 发表于 2023-2-14 21:52, o2 b- q- N- }" q5 h1 q% p
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% Q, @8 @% m; C0 J+ ]4 [
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 b& p& l4 ]3 b8 h5 u7 ~3 l# b
4 q# r( i6 l5 t: H9 ~6 S  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。/ k2 L" t% @7 z9 V8 [  a3 A7 \/ l7 f
9 I  U( k: B8 \4 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 $ Q$ k1 B& P- T9 x# z
老福 发表于 2023-2-14 22:00
& J! i2 O& U4 Z- l$ Y5 a  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。
' |8 n" ^  U* x
5 B7 J4 t5 g& ?+ w  y或者把b但的起点改为1试试。 ...
0 l7 o7 ^7 i  L' r9 {  P
! r+ w5 v8 X& o: Q
你是对的。
8 \" w5 ~1 a1 ]( _& n1 s去掉了随机部分# x- D& t" w; N. `$ h9 g, j# K  ^0 i
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)' l. p$ O3 A2 U1 ^
y = (x*27+15).reshape(-1)
) W" _7 c( b/ r0 o4 c" a2 k! O; ^: B. Y$ S/ c. x- s" d# F
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了! j6 H' r9 s6 Q% s/ V  B! L% n
w , b
- i9 Y( W: x$ s5 X& q27.002620697021484 14.826167106628418
* k+ \* W9 i2 X# M7 O8 v+ c# a/ M2 ]0 p4 D+ N* S
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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