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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
. V& V  o0 a  t" {' ]( G) F
# i; r) l, j  k$ w5 f. x9 [为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
: r; Y6 l3 f! wPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：5 Q$ J0 V5 X0 P
----------------------------------------------
( m, f1 \) y- `3 }- [import torch
3 S- B  w3 Z: N" e& \import numpy as np) m  c7 ~' Y+ p% E! y0 l
import matplotlib.pyplot as plt
0 k# A1 V* [: e, Limport random, D0 j1 p: D6 m: n) Z
: A4 p; L- |7 \. z! u3 ~, s
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. d% D; ]' `* S+ O8 P+ \( ay = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=159 w/ p- K! p! l# {2 r
5 `" o/ P5 Q& V4 s: Z" S- F
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
1 A. L: w8 s  ^- j8 D; f6 w/ a  Eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)2 t5 S. {! h1 K: t! n
- w( x+ z# Y/ r2 i+ V. J: P
epochs = 1008 W: }$ o: d. z$ b
! k$ f/ t1 l: r  Q3 q% J/ c
losses = []
5 }3 c: A& ?# S& \8 ^/ i) M3 tfor i in range(epochs):
! S* E' X/ P$ _  y_pred = (x*w+b)    # 预测4 Z: o4 J6 F/ F8 ~* U( l4 ^* n$ O7 y* z
  y_pred.reshape(-1)
' v; Q- R' |; k2 C3 k. L) [5 m9 C 0 ^$ a0 b! @2 k0 R  W6 i
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
. h6 L$ |8 R3 l  losses.append(loss)7 Z1 X7 [  v  V/ J* M( p; S7 r
  : W  [: V6 z! [/ T" ?9 H% s2 T
  loss.backward() # autograd9 o2 G( M% [+ e, l, ~/ {( j5 u
  with torch.no_grad():
  C6 y+ j8 ^+ ^% w9 s    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w/ G! g8 K' q* o/ M; u: r
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. M( ?. E0 @$ _& Z% j  w.grad.zero_()  
) S# A  B, i$ H& u. H9 P  b.grad.zero_(), J6 P0 C/ W) q6 t9 K

0 [& ]& W- ]6 ?  j8 c3 Nprint(w.item(),b.item()) #结果& N2 A) V2 A0 j) g, [

6 B( C8 X. Q! A) J: l% K9 }( ZOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625! d, i+ x" C3 ], _' ?
----------------------------------------------, O1 D) M/ k# n2 p( e+ k% Q
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。% r' Q8 t' m( I* O9 C, e
高手们帮看看是神马原因？* K# C# {- R, N0 F" R5 b
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 2 j( C3 H$ o% N

3 W2 X9 x  J+ 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？) H: e2 z8 [/ i6 m; t6 Z
-------, u& W8 q% u7 C6 J" f$ ?2 T, 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。% o+ Z) F  h. O' A/ @! Z* f
-------) Z7 T" w9 q! }4 ]' c# l
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
' X' X! U3 L+ Q4 r7 U! ]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？# U2 X+ T' N- y  b6 l
-------# J6 R& m) j' I9 l2 P# y8 o5 A
不好意思， ...

6 h% V. n8 U- x6 |6 ~谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% {% r9 C% Q( `4 p
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 3 E0 @6 J. `+ U8 _$ M, ]8 [
雷达 发表于 2023-2-14 21:52# o$ C9 I# u: L
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 b5 j0 H7 f8 @7 u% k( 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 ...

" ]% E/ A% `# [$ b* f8 K! H: g) m: c% a  Y) S$ E
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 N) ^( ]% H4 ~4 t* R- R& e
9 I+ E6 \( C+ H5 ~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
; P! m3 ]. B* e! Y& \# e
老福 发表于 2023-2-14 22:00
' `6 N% L* p. R" {! j$ o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 {+ }2 P% P1 M& {4 m; i% ~

: N% S/ v, }: M4 a或者把b但的起点改为1试试。 ...
. W7 Y& ]1 n- N2 V

4 d7 D% G0 ?0 F) c2 c" G你是对的。/ |) `4 E9 O5 Z4 l! N. G, K3 ^& f
去掉了随机部分
0 T, m4 D. Q) L& t( c: w, e#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)2 m. w6 Z- R- c# z& m) s1 t
y = (x*27+15).reshape(-1)
$ ?- Y2 D7 K* h; g+ {; n7 G) N' i  P7 \
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了8 ^  N4 l( f+ n9 v) Y/ f
w , b
+ @) o9 i: l/ l: f, J: a+ O27.002620697021484 14.826167106628418
. `" {, |: Q6 B6 b
0 c8 ~: L3 Z7 X( r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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