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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
9 k2 f) S- j. A- U  S: d9 ]( @; G; m; Y4 h/ t' J
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。: K( {+ u! V% I" o
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
. a$ p- J9 S+ Y# U0 B8 \8 m5 o----------------------------------------------  \/ c. A" d# `+ A
import torch
1 T" D$ p' e2 r# himport numpy as np  G: L* l1 B5 l. j- A
import matplotlib.pyplot as plt
# Y! E" c9 W) |import random5 J7 x( \; o1 P

7 n1 G) L3 _2 X9 Rx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 k4 L2 b# r. p) m( J+ P) G$ v$ p6 Ey = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15+ w: k( ?6 F1 u  F1 ~8 i' @. p3 X& T
6 z$ q; X) v- G5 q+ ^" p8 [: ?9 Q
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b/ }- ^) B! Z# ~2 }, ]: g
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
: {% `9 r$ u/ T
+ ?( `/ W' [# ?" Q; C3 Z0 C1 {8 Bepochs = 100+ Q& V+ x4 Y$ c2 a' n# u

7 C! L% ~7 b' K9 l# F5 }losses = []
) a+ o: a, K* o* n& \for i in range(epochs):
; H6 ?0 R1 D8 p  ^, |; T4 _  y_pred = (x*w+b)    # 预测) e1 ?1 K$ I/ G' ]0 ]1 I! a
  y_pred.reshape(-1)
( |) X4 V5 O0 M9 P: @+ y  {" S
: n9 s8 Z. k) {) l& @* W  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
6 E8 l% C2 k* H0 m  losses.append(loss)0 `. H3 w* I$ L# _& [3 J5 D6 r
  2 n$ H) J# O4 B% {& D. \
  loss.backward() # autograd/ y) x# o6 t$ y+ M4 ^! T6 L
  with torch.no_grad():2 L8 s# s5 m3 k! `
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w) D" |8 `* y( E# G
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 q/ r% i; @) n% g4 g  w.grad.zero_()  
* N4 X8 s% D1 ]3 N* p  b.grad.zero_()2 u3 J. {: r; C2 `- D

, T' h7 H8 h$ C3 U4 eprint(w.item(),b.item()) #结果
4 X( N8 v6 B) W5 R+ I
1 g, x# g. N$ C& g% \3 t% ZOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
! M% q6 J4 \( `* L, ~# A----------------------------------------------
  v2 F, _- D" ^2 y! U" F9 i. a" g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。
1 {8 P1 s0 p9 v8 N$ c$ \高手们帮看看是神马原因？
# D% h: e" N, X: d- V5 ^" t- k- F$ q/ 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
6 h; q- l. Z, Z$ }- O% F4 R0 F; o8 Y/ D  T' v. |9 E9 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？
1 Y6 t9 E1 v' L-------' x7 x4 L0 R3 H: ~
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。
5 |8 W9 t1 K) P& N1 M4 m; H-------5 {% w4 F$ a. H! c) E: F8 o" D
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
" ?. y, e/ p% s5 z, G& E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？3 S; D0 u8 t/ f8 l
-------% U6 c9 h/ U! J
不好意思， ...

2 ~* G( Z6 p/ K4 k) B) F% _谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。1 {/ b( `8 _% X" 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 ' H6 e4 ]* ^$ E  l) E
雷达 发表于 2023-2-14 21:52, Y4 L3 i" H, f9 |" V
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。* O) |. a& _. @' y. 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 ...
, L) m  Q7 ^: q& d9 }+ g9 d5 I
$ ~8 W  ]' o( D  @7 v' e8 {
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。$ y9 |# d- x9 ]8 c" `

. F  {0 n# y8 _  G+ p5 Z- o' b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
+ E, z5 q- w. g( e( }
老福 发表于 2023-2-14 22:00
) ~1 i6 e2 d8 M$ K, `5 R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。/ Z/ {# o" g. l' ?" O

5 Y6 V$ [3 `: V' Q或者把b但的起点改为1试试。 ...
1 ]. j' s3 U) J( ]7 i
- p  r6 c; o& Y" f, J5 r- i
你是对的。* u: `; J) ^+ p* F
去掉了随机部分" l8 U- X9 y/ J
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
- M! W: E7 l; J+ J' Ty = (x*27+15).reshape(-1)3 e% p6 g/ ~( F% j
  t$ X# T/ A: o7 T8 E  Q) A- ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了7 D! h4 V, s/ u/ R4 A+ r
w , b
& K0 D9 F3 k; h5 @  \2 G2 N27.002620697021484 14.826167106628418
6 m: y8 S( y! T# z( ]
1 q3 ^' \# A0 e) [- ^- Y" l" g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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