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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
# t( y4 _9 i9 l; q" o) q/ k9 }# u- k6 W
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
5 m8 X; i4 F& y! i, o  WPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
, O& e/ `2 t0 h: G7 G----------------------------------------------
5 z7 l$ t: n$ _/ l" x2 h' bimport torch/ G/ H9 L8 W. |' [  B. T, z
import numpy as np2 ], h0 v" e( X9 J+ @% `) F; T
import matplotlib.pyplot as plt6 D! f2 w2 p# E7 [
import random: M; @; x9 z8 l; P8 W( \

. y0 N+ a9 j6 c* f* i* Yx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
( Q8 [# s1 j$ p1 U, M; Iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15) R, n" K4 A; t1 a+ z( `+ N9 B+ z

! }, H3 z6 C; W6 q1 P# j. ]w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
' u  k0 z# [8 w4 q  t7 tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)8 C2 u: J1 l, Y2 A- G
4 \3 q4 }7 n5 u/ L
epochs = 100
9 E3 ^. v* o4 H% }" z* J5 f
  D/ v2 @' ~. Q) X' l- Zlosses = []
7 x* n7 Y1 N7 Hfor i in range(epochs):" y2 _9 J6 U( f- S
  y_pred = (x*w+b)    # 预测3 _7 U% r# p  d! X" M# K2 R$ o: s
  y_pred.reshape(-1)3 Z* A! f4 U: ^- g  n

3 b" `$ A/ m6 ?1 c  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
, I8 B6 e7 X% U; {' H3 G# Q, q  losses.append(loss)
& ^: P5 H4 u1 Y  1 B8 r7 A( @( \! `0 G
  loss.backward() # autograd
0 T$ v7 z1 m( B$ i  with torch.no_grad():3 u8 q) h! C1 J: c. e0 [0 s4 ]
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w  E' d9 i' a: u! [; D8 s
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
8 C3 c( O8 H4 W( J6 v; w3 s  w.grad.zero_()  9 t* D: `8 a4 S- A: `% H
  b.grad.zero_()
* }/ s+ P4 h7 Q, f' l/ b9 W" y
# u1 y8 [4 q' y6 b" qprint(w.item(),b.item()) #结果8 `$ y) Y7 C; J9 E9 {

6 a' N: J" v6 qOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656257 Z$ w) h1 \: b9 v( b5 ~
----------------------------------------------) M  e+ q& a4 |; Y6 ^+ E. B
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。
7 x7 n. \; o( {. v高手们帮看看是神马原因？: S, o3 p/ U' H) E+ e* C/ N% c
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
7 s8 e2 l9 y' l# x+ m2 {+ ?, x6 ^
: F# Y. M  S! c' F0 Q0 K2 P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？
& @: L" N6 Z8 D# o3 g4 A7 ]3 K-------
$ c1 Y5 `( U$ A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。
# f4 J$ `! y' \8 }-------% S+ b, ]( h, s3 V  p! t1 p% {
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
7 ?; x: o: D( l% S& b' ^9 K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, b; C5 r* z( L) n+ L" {- }-------, c0 Y6 l$ i/ Q% d$ {8 ^
不好意思， ...

2 N! Q1 {4 a' v! R. K谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 L; S+ \  I6 c( w6 k8 T0 U: d
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
: v: C3 a3 m! S2 `5 C4 s1 c3 U1 T
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
; h7 q2 `5 ?" v6 _8 ]9 C! t谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 p2 z5 q2 z8 w* b5 P# O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 ...

- f/ p. I) o& k) V6 a, p# |
6 B5 _0 P" T; E) b1 ?; u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。
" m) ~7 J% B7 n" X3 J' ~
" r% c6 a3 l' y1 x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 4 e3 A" z2 C* R; T5 J! h
老福 发表于 2023-2-14 22:00) ?- Z7 U6 l) r7 Q; @/ ~8 F
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。
: @  H+ a1 t; L0 Z( i
" m  w: y. _, z$ c0 f; j  |或者把b但的起点改为1试试。 ...
$ H5 Q  }: u$ ], D

8 q* ^6 A8 s8 D6 y, {$ |  Q0 m3 w6 V你是对的。
5 e- Q) q3 d! O去掉了随机部分: h. h8 W1 j( ?- J* T
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)( _& ]2 v8 T! G) K6 j+ D
y = (x*27+15).reshape(-1)" D# ]5 `4 ^/ @" L

) I" G7 P" b4 ~* w循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
! a3 A2 o2 s, b4 b1 j- q/ Cw , b" ~+ G% j! l) {# a* C
27.002620697021484 14.826167106628418
8 Y$ K5 Y4 ~# {* p+ e% w/ K+ ?
0 f1 h" ?( l" O/ U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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