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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 ) S4 j2 j' d# Y  h2 N) y

# k: A2 e+ O; I1 g4 p为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。/ C3 C/ g8 i# ~5 \' d1 Z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* A- q9 R, |8 ]+ X% n8 ?& @4 i1 V
----------------------------------------------
; R7 p6 B; d" simport torch
5 L! u; ]( C, C1 Dimport numpy as np+ U; j( ]- s$ o* l. V4 A1 k! f! ^" l
import matplotlib.pyplot as plt0 i4 b& Q+ j, k
import random
$ C# s. U  O3 V6 n+ E# ?
, ^  a: d: a2 ?* O. jx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))8 I' R3 r' ]! y" {- M
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
' C. W6 W/ ]. S& i; c1 e3 W# j% u+ _; {' q; h
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& m5 B% X7 r7 Bb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
# ^" Z  A+ U$ S
% w; m5 W2 W3 {) n5 W! T- [epochs = 1000 k# r6 H6 z' @) d& f) z5 J. @1 f

( c5 O0 l- c6 {1 e2 M8 ]( G( \losses = []
# J, z! m0 R  T8 |for i in range(epochs):
3 v- c6 l8 y& M  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; o4 B* M/ c" s: i" [  y_pred.reshape(-1)8 J- e0 H( Z+ ]1 u
7 V7 `  a5 K1 [" }
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss0 O. V' [+ X. a
  losses.append(loss)5 t$ k+ i! j8 `4 n3 G
  
( g' H; X: d7 Q+ \# P7 v! w8 o  loss.backward() # autograd
1 v- R! `2 i! o1 y4 i  with torch.no_grad():+ i* }' w: u: b& H
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& C$ ?, ~: d# A& L    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 6 f3 D6 z: |& f4 ]# G" B  R6 _
  w.grad.zero_()  ' ]$ g, E+ R. j. c  T7 d
  b.grad.zero_(); I0 }; P& K3 K) L' _& m' Y
. E* D# q3 A; A7 {- I" ~
print(w.item(),b.item()) #结果4 c& u* d: H; K

( \% c' H+ y* t5 a1 EOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
' f9 v+ N; E- R+ O----------------------------------------------
  M# o; l5 ~  ^: [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。/ b) j  z8 M1 Q9 x# ], [
高手们帮看看是神马原因？
/ G0 e" a3 @+ J- Z# v  w" d
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
% `# H2 I2 D/ |; N/ M2 K. w* n, O8 {! B- H  {2 o
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! e/ [+ N4 b) U* c-------% s0 [: x$ j. R1 K0 p* n
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。
/ u9 f3 i  A" f-------
  P) z! [: b5 c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$ N* x( R4 U9 g- n( A1 E4 s
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？% M! f3 f. O. t$ D% b3 t. \- g! _& F
-------
6 t, N' m6 w! H# ?0 B  N不好意思， ...

; W( _% w3 b+ {9 S3 ^" S  i3 J谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( f/ G, s- Z" T/ x/ Q0 a# ]: K
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 ; z; U$ [2 a- Z! B- e! z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52# v, f& ~5 i4 @
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: r+ h# G$ k$ U" i, }+ N
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 ...
2 D1 H, `5 J) ^6 s1 f  l

2 ~8 q2 R* k6 L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。: _9 p/ ]) O. U( |8 h% A+ h- Y& d+ ~

* P. _7 `# k0 J. u8 F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 0 _8 E: X, V* \1 E
老福 发表于 2023-2-14 22:00+ i% O, _4 B6 k" N" _+ r$ s
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。
3 i& ]& ?( W) c- p4 m  Y, x* o) p" I! b+ ^9 `# G( M- |8 n% [& e
或者把b但的起点改为1试试。 ...
0 ~: C. q- K  F) H

: P8 ^  ^& N$ ~5 g/ V你是对的。; x7 |' Q" ^& T5 x
去掉了随机部分8 L( q( P6 [( B( p
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)7 H5 Z3 R% ]; p, X
y = (x*27+15).reshape(-1)
' Y7 W  s. [/ u$ f
$ |* s9 B- x5 G循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了' M6 f! d6 i) ~4 q) h
w , b
7 a4 ?; k9 \. |) A7 [6 t3 w% u27.002620697021484 14.826167106628418
5 x# D: ?- h% u3 E" O0 p6 A1 P, X' f1 K6 z
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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