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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
, F% Y+ g* U. ~" @$ P/ K0 @
3 }6 K* c+ n3 M/ i, ~" r$ H为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 i" L8 ?; F- o2 s9 [  VPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：) T+ s& ?# @  Q# U
----------------------------------------------$ H) p7 s& @: w, @
import torch
$ g. P3 l5 n' q. ]/ Mimport numpy as np
1 n9 C/ ?. b+ D, G$ Vimport matplotlib.pyplot as plt
* i% j# D/ W/ e; }' Z2 C, M8 {# _import random) _5 S: C8 H) h# W( b/ Y
4 K0 i9 ^% _+ A  M
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- o4 _+ I8 F/ e% @y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
; ^+ |8 _# L; b5 C
! k5 Y2 }1 t, Q6 u( T6 B8 r$ xw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
  H8 g/ j# E; ^# V! H: {b = torch.tensor(0.,requires_grad=True). w7 I! J0 o  g/ X

: r3 u: I( }5 ~9 e5 o' uepochs = 100
; E2 A! a9 t2 i6 Y3 n, d: j+ ~& Y& f$ m
losses = []* [! a" K! y% Y$ n0 Y8 c1 H. j9 ~
for i in range(epochs):& K' [1 E8 P- e1 j5 f$ t  `( H' T
  y_pred = (x*w+b)    # 预测, u# V  J; L$ @0 B% l& R
  y_pred.reshape(-1)9 o( u3 r+ k) i! C3 e3 m
! b" I. b2 q3 o! l
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss! j* s% d1 e7 y/ c+ ?0 o9 n: _
  losses.append(loss)% f$ F5 W* b% S4 s
  ; H! @- ?) P# a7 O8 A6 g; c/ _5 T
  loss.backward() # autograd
' ^; |6 n4 k5 E6 |" r  with torch.no_grad():
# k- m( _: l: ^    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w+ K4 n  {! n( d" p9 c
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 6 K! Y! `, X3 Q8 _) a' ]
  w.grad.zero_()  
7 C( g- E2 n5 Y  b.grad.zero_()9 C1 r7 p$ \; c
8 d* f" [9 M/ O5 ^
print(w.item(),b.item()) #结果
- {5 Y1 Z% v: b  H2 l$ M
3 m1 D! Z# z9 hOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625, _& O, ^( S& }
----------------------------------------------
8 v0 n) I  Z! W; a" H$ }, y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。  @; S7 X! [: z3 r7 a  }7 C% ]
高手们帮看看是神马原因？" g8 w! s+ f. B/ J+ k) r3 ]6 f5 S2 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 6 d3 l! o9 w, z9 H
( K; t' ^. k3 {; ~
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？  ]6 \1 }7 H( t0 z. H. \0 k- g. a
-------
3 m% n5 ]9 O0 N" [7 V1 {' C  l0 Q& k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。; E) o! h  x7 S( D" i  b1 S
-------$ ]1 h) C* y; w1 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
) K$ n! Y9 \& L$ \  F" `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 {8 B4 k6 W8 S* W( D8 {* Q+ h
-------
0 o5 f4 u$ @+ H9 h不好意思， ...
0 G, H# U4 m9 K( t5 ?
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。4 c1 B$ c7 C) a$ b
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 2 H& P! R* |: `0 j( h9 X
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
* e/ Q  w0 C0 u谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。& Z, W- A7 s0 J8 x. s
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 L3 D8 }; J1 x) c2 t7 S2 @2 r( H. s7 `: G+ }  X
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。
$ R# _& Y1 r1 D; G1 x5 B, `' }, ^: i' s
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 $ n$ ~& D& F3 L" |; }
老福 发表于 2023-2-14 22:000 B. m/ Y1 f- L$ A# }
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 A0 d8 w3 t+ U% [! \; ]$ `
3 \2 b/ e* Q7 c) ^或者把b但的起点改为1试试。 ...

# Y1 n, c- G3 j9 {
( T+ ~0 Q4 |3 ^/ V. T* M; {5 }$ F你是对的。
: h6 T- E* \; V去掉了随机部分6 E' E* Q: S7 [, x& Y
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
' L  f" r( X8 H$ `/ x' }5 ny = (x*27+15).reshape(-1)) X% F/ v$ d* W3 W1 S1 o

# d1 B0 ~( z* w, B; `8 G( G0 I. c循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了$ s7 a3 v  C8 J( `
w , b% n& f( U0 E0 G6 w  ?; H& d
27.002620697021484 14.826167106628418* Y3 o) ^. [" F( t

# u( G6 S8 Y1 q2 W( v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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