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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
7 r+ |5 \, V% k' Y& |% \8 H  }2 t) @+ h& d6 f
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
  z3 a) U4 x( `/ cPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：8 f+ ~# ~; l. y
----------------------------------------------
4 Y1 ?# n6 x$ Uimport torch6 l1 x$ C0 K8 Z0 Q& p; Q1 `4 W
import numpy as np
# v( S0 e* e2 limport matplotlib.pyplot as plt
2 T! _5 N# n1 M& z$ ]4 f2 Simport random' U* J" {/ P$ }
( u1 K# u7 g- R" y" A7 L
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
6 b* _& J' s  Y* X7 ny = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
( l. B+ A& C% z1 s7 ^
2 f9 x# `: P& w: [8 o  rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& C1 {) V& I$ r: E( Cb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
7 C+ _! Y- l; i  q+ _# m( Y" K8 o) x
epochs = 100! U% }2 l; x* P( `4 J8 h# j
" ?( D6 Z; G5 U' a
losses = []
! P+ A6 V9 g* i- t- h0 jfor i in range(epochs):
4 `5 m3 ^2 W% c  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 O$ L1 Z$ @. U0 E- h# h  y_pred.reshape(-1)$ J/ |& R6 q. y1 V

" T* }! s1 ^( v" e/ B1 y8 {, {. q" Z  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( G) `$ V; q! T  D) c; f# v; _" {, b  losses.append(loss)5 [( B$ v% O' ?9 W
  # }8 L0 ?' X; q0 g% R+ k( c
  loss.backward() # autograd
/ n' ?, t5 |9 _2 a  with torch.no_grad():0 k* k- s5 E4 x. c0 g
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
. p2 Y0 t; x! Q' j) d* b    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
" h/ B. r+ U( H9 S3 f  w.grad.zero_()  
1 V, ^+ ^. ~% p! P3 V8 u  b.grad.zero_()4 g7 o7 w1 t5 r9 B: d) p
& U! J' G3 D4 N$ e3 w8 A4 ~
print(w.item(),b.item()) #结果: ^: O6 ^2 l. A2 y
+ Q% m. ~+ d: `3 T2 W4 b
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
" h% M( b) v) C% ^: _----------------------------------------------6 Z, S- {) ?5 f! R, r0 W
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。
! k5 q6 a/ u8 T) k" z/ w, P8 l高手们帮看看是神马原因？
4 V- W) Y, G0 J* Z! c9 z# G
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 % N% Q" E: D& V. [' g3 Q9 K
* ^) `2 X4 T6 J" P5 p# T
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？
. C$ S0 g: [2 V5 O-------* x9 u/ g0 z- X7 ~
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。
( @" d; u: K  v0 E5 A-------
9 X' x6 n  H; U& r1 X; @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. e" z2 N% P$ `: S3 s! r9 _, Q
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？
* S& M( X. J4 u# {-------7 e/ o$ ?  p9 u. z( P
不好意思， ...
1 O* ?% i7 x, f$ M
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
; v8 ^2 e, W7 g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 ' @: ?; y$ R6 L( z
雷达 发表于 2023-2-14 21:529 `, _, u/ d1 `& ^* M
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& ~! ]# f; f6 {9 V# p2 R( 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 ...
9 ~" D7 ]5 `% G$ Q0 v6 b

1 D2 t# q/ Q0 c* ~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。: f; e/ a. D4 {" T0 a* r
- l( [4 a$ D5 |& L0 R& Q& V
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
* c* v, G! E, z0 K
老福 发表于 2023-2-14 22:00# y) }0 y' Q' p1 |
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 ~4 ~5 h5 \5 R/ V
+ p( W3 k" w( ?$ }. c或者把b但的起点改为1试试。 ...
; n, @3 d* `  N6 T+ V5 j0 [
1 b1 A+ t8 Q% q
你是对的。
5 c; s' C$ j" G4 m去掉了随机部分. G, ]4 `# E: p# h4 t' u$ s3 r
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
7 v* Z$ s7 S# {0 M/ Q' ^y = (x*27+15).reshape(-1)
* O' l& R5 S1 {+ ]% S* k# }
0 P6 \& W* E/ L5 S$ V- j2 _9 H循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了7 L) S/ m  t/ Y
w , b0 `9 P" g: k6 U8 Y& U
27.002620697021484 14.826167106628418
- b7 f2 l* t2 u- _. c: ]* x  p( I: G' T0 {2 b) i. O! Z  Q
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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