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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
' ^$ O7 Q$ z% }- G/ O" p6 s' f% R9 J5 K  d" n: |
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
9 h; W- ~8 i3 A& z) h) h; @- {Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：" ~7 g; N1 p6 B; d
----------------------------------------------
1 I# O5 Z$ Y0 y+ u$ _3 oimport torch) t0 \' u: T- ]$ W
import numpy as np7 i  B6 x! n2 ]2 n4 p6 j
import matplotlib.pyplot as plt" [1 k8 ~  f/ y; }
import random
/ w( H  ^% [5 A5 s4 q5 P1 y# J& u, R# |5 L% c( g7 f; t% Y
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))0 q$ {* g  H8 P, ]2 H& w
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
6 [8 p8 P5 R( B& [  x! ^6 y& [& a4 d) N. W' A& {
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
0 U% Y9 t! n0 {. }5 A  u  V( pb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; P- k$ ~) D3 i
/ U4 K! l  H, l4 Z- y# D) Iepochs = 1004 M- k7 Z6 l$ B
+ ]# _& _7 h- T" _4 Z
losses = []
8 h/ j  `6 a! p1 hfor i in range(epochs):7 x9 S8 p7 W6 r- s* z8 e0 v
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
$ [* M) @2 ]3 r$ O# ?  y_pred.reshape(-1)
0 u1 x* Y+ ^+ ^$ n4 I" L) S
. g7 l& q+ g8 O, r+ K4 Y" y' H  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss6 p9 G2 r- m7 _* T( j+ J: y
  losses.append(loss)1 z3 M( Q% H7 X% Z5 n# ^
  , s$ o9 d* r& ]2 [1 R, c
  loss.backward() # autograd
+ N' t/ M) {6 G! g7 k9 Q- ]  with torch.no_grad():
" g, x2 O3 v. x! b3 y+ w  c    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w, o( c! \. p; W, }4 |2 @6 `
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 6 }: L, B$ e, I0 Q; d9 ]7 r/ @+ R; O
  w.grad.zero_()  & E: M' S8 O- S
  b.grad.zero_()
% t% `# `4 C2 E& H
3 ~, b3 r! S9 b; i+ t  ]print(w.item(),b.item()) #结果
# g1 c8 q, m- P( L6 M3 y4 m2 o# d+ w" F
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625' M" l! ~" T: J0 w, F1 D* o
----------------------------------------------
/ D5 y" C7 b" o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。% F; W/ _/ }1 y2 ?
高手们帮看看是神马原因？
/ E  O. K- d# }* p1 S! J) A% 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 4 e$ r2 Z& K& u- O+ b
, b. n; G! b+ D+ U' n% 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？
9 }! {/ b# c, U-------) o9 ?8 F% Z9 M
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$ ]1 N* D- g7 }8 {' Y/ \
-------
! V) E* S6 b+ g( h* e$ n! e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
& m8 B; g! M5 P9 X  k/ 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？' R. P+ E  a+ W9 u/ ?5 B+ a# e% n2 N
-------
* y9 T( i: }+ }2 I& k# w不好意思， ...

0 i& N2 \0 Q* H' v谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( A% \8 |% y' S9 n8 w" P# h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; z. M% v8 P" H8 V1 r$ ?
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
9 S( [; r' ^: g$ v# Y1 s谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
; j* {0 i" I! h( `3 a3 m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 ...

# F8 U' I8 y8 X1 B/ `8 e6 V  K
7 B, j( E; ~% P! H/ q* 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。) K: s  w& ~5 ]8 m
5 B2 `+ {$ b+ S1 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
. z- G5 m0 |& @# E) n+ i5 W
老福 发表于 2023-2-14 22:006 {# g" w! X# f& I/ Y* }
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。
$ T5 F% J$ G; k4 E) \0 T, v9 F) N3 J* N3 s* B! |+ D4 y
或者把b但的起点改为1试试。 ...
7 B# {* H4 m" n, f

% Z0 B8 `7 B+ `- A4 `你是对的。
0 }8 K7 M2 M% X3 B2 |( O去掉了随机部分
2 s9 d5 [. {9 |1 K7 ^#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)2 Q, ]% `2 a5 T# f
y = (x*27+15).reshape(-1)' J6 g4 G9 a- n) }' W- t" G
2 p) V0 w1 d8 M+ P2 V
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
# w% S3 n$ v% C, a" ?w , b
6 e: s' M1 I9 o+ v27.002620697021484 14.826167106628418+ }' O$ C8 z9 Z5 r" {
, |. _, B3 U+ K$ |) m4 t& `. ?: 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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