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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 # D( e4 r) v, @* I9 C2 t
* ~8 K6 Q( H8 Y$ J" [1 @, M
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
( u7 C. q- f3 U8 @  ?! g5 R( RPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
( ]( I1 W) _" I( r4 P----------------------------------------------
3 ?; g5 z1 `1 O3 Y9 H; \import torch
& ^* e" z9 J! }: [7 S- N( @+ Cimport numpy as np8 f/ t# r5 `5 I& z" H
import matplotlib.pyplot as plt
1 n; a9 k$ b* s+ Wimport random
4 ?- E/ M& \1 K+ Q5 N
$ h, Q) n$ v, }x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))4 v! S2 k; U/ a( T0 u  I1 V' J
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  O2 ]! l& R& J/ d: i  |
% v4 e5 M$ q# s% _! ^
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b; o% Y/ F0 H0 I- l  T$ M6 ~
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 D' v! P# p. ]& l# I4 C: G7 D6 N

  H- v: i: t/ q/ cepochs = 100
% D, b; C# n+ Q: m: e  n( ]7 r4 v8 k6 B7 z2 _
losses = []+ g( y4 Y7 e; S+ Z; j3 x; D
for i in range(epochs):+ g! G3 r- ], [/ C6 M+ \
  y_pred = (x*w+b)    # 预测. J$ Y/ H8 u  j5 d6 H6 y$ ~
  y_pred.reshape(-1); {" Q, a, u& F$ i$ ]

0 z( X+ {/ ~1 K. W, ?  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss: L$ {' {4 x% s+ N8 s' q5 N" _
  losses.append(loss)
# n; w+ I- x0 G$ Z0 |  Q  ; H4 m5 }5 o0 Q- Y- h4 a
  loss.backward() # autograd
0 P$ p/ d: a4 R  with torch.no_grad():
6 A8 ?1 f( G! ^2 U+ k- q    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
0 J2 c7 Y* p; b/ w4 v    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
, ^6 c9 F( `0 T  w.grad.zero_()  
2 J4 I, E& h$ J0 x$ J7 ]/ z) E# X  b.grad.zero_()/ R: `; n9 {+ Y7 r9 W) ~$ O

' m, k/ r& m0 Y$ O, Vprint(w.item(),b.item()) #结果
, n4 m% T/ v( R& I& x" {1 s& V. b: s' r# K+ A. q: M. v
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625# w/ q% Z8 _- ^( q$ O
----------------------------------------------
3 ^/ i! Z& K' P( H0 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。# R4 ]9 o% @; H7 j) V" I+ Q3 o
高手们帮看看是神马原因？
$ Y( G$ h" b: x) K3 h  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 . f+ s. O( z- ~. j0 A( Z- s6 e& x
3 w% u/ }# @6 S3 w0 P: l; [/ ~
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？8 P% Y- V" [) w6 J( ~2 P$ x
-------
+ z8 \: b4 J  w" }: X  d6 S0 z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。
) z  ?& n! L# P: p- ]" v, P3 d0 y' Z-------
$ M' v8 P6 r+ v) }) 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 19:231 t5 F3 \/ U9 z+ L" 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？  G0 b4 Z7 K2 c9 C3 e
-------1 R: t% d5 K, O0 A: b+ @) Y( L
不好意思， ...

- R6 P& J, Z2 ?3 G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 c  z) N# `4 Y: N! \8 O4 G8 w. W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
7 u' q9 c) t8 \# D/ s: i
雷达 发表于 2023-2-14 21:52( I! ]5 t- ]& m2 k4 R/ i( n# N2 Y. ^$ V
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
- I" Z+ Q1 v; b0 p7 |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 ...

0 [, I( A8 n9 J# B) x1 @" ^" C: G: 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。
& J3 ]% F3 K# y3 b0 I6 e/ T( D$ ^. |+ |: t( o; 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 G. b2 D, v9 y" x& u" m3 h1 i
老福 发表于 2023-2-14 22:00- a. g% @; p& p/ X. I9 I
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。# C3 r/ b" u9 u* F9 r. }

3 _, A! Z  J  z/ Z$ m2 V或者把b但的起点改为1试试。 ...
' A- e( X, t! N9 B

- K8 c7 h' Q1 }, g  Y/ _( u你是对的。
3 ~( N0 l1 R/ n去掉了随机部分
1 P. u# t6 \/ q#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)9 R3 o( h; l, K: G6 l6 Z
y = (x*27+15).reshape(-1)
  G$ P+ S" C* h9 ^; U! Z" ~3 n1 U8 w5 D0 ?' C; C* h5 u
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了1 C  R5 ^; ?$ R2 z1 ^% p% b
w , b
& O0 L8 N; j: R4 n27.002620697021484 14.826167106628418
. S, r8 k4 c9 j" F7 c0 T9 m2 n; J6 g; o: W0 ~
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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