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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 % G9 _: `' J7 x. |7 H+ Q) @
0 W3 f+ k$ p) _. I
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
# l# i/ W; e) [  ~1 FPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：9 \7 x- ]2 n+ q' Q5 c5 R+ T
----------------------------------------------6 A1 M. z1 D3 P% A; i% U1 w# F
import torch
0 l, m7 x. Z7 ?5 w9 @import numpy as np
' r% S+ V: B$ ], y/ P2 Z. Nimport matplotlib.pyplot as plt
9 u7 f6 |! S% C3 V* H0 Vimport random0 R/ b) l2 M! G* U

& n; b- n% e" R1 e8 p! J( [x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 {- h1 T0 Y! o! My = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
! x+ ~2 ]. D5 {( E6 D& Q, O6 r# u2 h2 S5 S
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
$ i8 V: V) I& P  d. i4 N# N. \b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( x. K  B  p. y# q' f0 K4 w9 |) j& c3 d+ U/ U
epochs = 100  u( ?/ B4 N) I9 S. V; J5 P: e
0 i% q7 _! o& T* R- X$ u' x# v( L/ \
losses = []
- i/ q  g  Z' @" xfor i in range(epochs):
' ~7 {- @  m1 a+ T5 K  y_pred = (x*w+b)    # 预测
5 k0 c; E! \! X( j! C' y; W  y_pred.reshape(-1)
1 v+ J" Q5 w% j
+ X' X3 p, t- b  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss' |4 x. d' ^5 g: G! z
  losses.append(loss), h% B) w# d8 k; l7 c
  
2 Z4 D6 Z) T1 H  loss.backward() # autograd
; W+ [+ I9 d+ D4 c5 ?) L0 Q  with torch.no_grad():
0 n5 G$ s( n3 Z# J5 R6 y    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
; a, k0 x, Z. t( G! T    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 3 K8 k" e# d& ]- ?) t
  w.grad.zero_()  
( I' x: N/ `4 N& e" l  b.grad.zero_()0 r) `% }2 h& T# u& T5 ~
2 O# ]0 s* k5 e( C* r$ @8 q/ p! \
print(w.item(),b.item()) #结果
6 I8 ]- f5 ?3 @, L; w) }9 }
' O' L/ B# ^; U: y5 M7 d0 s( ZOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656252 K0 V; f7 N& C, d5 ?4 W4 n* F" s3 P
----------------------------------------------
" W( {' Q7 g8 \- ]& [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。$ E. A2 E7 O1 L: c* m  c3 y
高手们帮看看是神马原因？
0 }8 ^" ^/ |7 c, ~- ~& _
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 : I5 e  Q* h! H8 I- y# T

4 q" m0 V4 y! t! ~$ ~, C* K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？
" G5 a0 A3 e( r( Z-------" K1 w: `9 d/ K7 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。
7 ]4 O1 l2 j) f0 {-------
/ n8 L/ f3 N% H4 U8 W. V# Y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. K. a/ V4 X: x% b
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？
5 P7 F# P7 J1 u-------
3 @' d2 K; o2 d0 e8 H不好意思， ...

) L+ b6 {4 l# _3 F2 @" ^谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ g. L% a- C4 Q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& c3 l- Y* g- f$ [
雷达 发表于 2023-2-14 21:521 C% y0 P: g1 o8 M/ b1 U9 N
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
' E9 o7 d2 h/ y1 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 ...

& D# T: T8 f6 w+ z' m9 T, L0 f/ s; f
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。4 `) ?: y) V" v

! f: C$ Z" ~8 P: r6 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
* Y3 l' g* T* U$ Y8 K8 F
老福 发表于 2023-2-14 22:00
# j3 [1 a& K+ D+ g- q0 H( ~* I4 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。
# p* P" r- H' C5 L! G% |$ [8 a3 n* A8 L; H* e, [
或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 C. a! \: ^# e/ x! T' ?5 Z

- ?4 S, L# a- [$ I6 I( x0 a2 {/ q4 @你是对的。: ^1 l: v8 d- L# c1 |$ Y0 A7 L& C7 H
去掉了随机部分/ Z# M, X4 d2 G. H( W; U2 W
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)5 d% T" g. q' h4 l/ l3 |
y = (x*27+15).reshape(-1)7 ^/ q. \9 G! k4 m) G9 h% f

, O: `8 L- S1 A! p) D循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了) ^0 t. D$ r8 k
w , b  h+ s- Q' e2 H2 W0 g
27.002620697021484 14.826167106628418/ m( t' _7 m- @
8 y2 }9 y: }! d9 z9 V8 _* x
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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