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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
" l+ J) ?& H, F; \- r$ d  ?
7 R+ _' j5 X/ X为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。' `  \% P. N/ @8 Y6 _: [! a/ {
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
3 L9 ^2 G" z: ]2 @----------------------------------------------  {1 ?$ q2 z. M* r! ?" _
import torch# a# D8 Y0 ?  Y0 i
import numpy as np3 {7 u( _* X; f* s% H3 e+ u
import matplotlib.pyplot as plt7 {; z6 p% X5 k- @# z" P
import random
6 G1 r* u" h+ v3 ^" ]( C5 D' d: E0 \( a, h0 |  n7 l
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
0 F$ C1 ~1 r2 g( v5 m, oy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15! G( X; E) h8 I9 T! F

7 S. e( g- K- ^; A; Lw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
/ {" E% z' s$ l& f$ S- ^" S7 r& }b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
) a! |) d) _; ]: p0 x2 A5 j7 g+ J& {# g  i' P3 c% a6 X+ S! Z
epochs = 1004 v8 ~* X. B+ x
. G" Z2 X9 N6 g- `' s- Z: b
losses = []
* R5 v5 k  ]- P3 r7 X# pfor i in range(epochs):, W4 T7 t. K5 r0 L, o& J
  y_pred = (x*w+b)    # 预测/ S( x: h5 }0 X* k5 Y6 h
  y_pred.reshape(-1)
. t- R9 c6 n# R- D: R' K2 Z   V2 H; _4 w  Y0 P
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss- j: W0 Y9 Q3 N; b0 d* X# b
  losses.append(loss)
" w' R* O% j' ^' ~  
9 m. t1 I* p4 v  x  loss.backward() # autograd; `3 X% j4 ~+ C" O4 b/ f
  with torch.no_grad():' W2 y8 A0 U2 ~; V
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
, Q. N3 a- m3 d    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
  B" w: C) x$ R# i% i$ X) [0 q  w.grad.zero_()  ' ]0 X$ }9 G6 m; n, U: b8 I+ F
  b.grad.zero_()
) O8 r# Y( ]- N  x9 A0 L: J9 X8 ~" c+ i' }% b8 t
print(w.item(),b.item()) #结果: o& N5 R$ H+ ?6 r% `; H) {' j

' |- J/ _- v; C/ T) d+ I# ]8 pOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- V( [9 P8 B& J6 B) p2 v----------------------------------------------" i5 E, q, \  ^( V5 D1 ^$ k! U( s
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。
8 \0 v/ c  l, N) x2 y2 K* K高手们帮看看是神马原因？
$ v+ @4 w5 ^# w
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 : z* O( N* A* U4 _, [3 K2 O  K
/ _* ~1 s, B5 M$ u) \0 b; T& 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？
7 ]' F% h& k, `, j1 U0 v-------
7 W+ t! T0 A0 e6 w* g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。% D; I- C, s; l% G/ L' V( e, s
-------
( O) M! p4 j, D" c1 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
: {0 U) z1 e: Q" e4 f# Y7 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？
6 X: T- A, o2 |5 J-------( i" C2 X$ W* c. r6 i/ ~; T0 k: h
不好意思， ...

8 ~5 ]0 I5 z; D# j8 d7 `* |谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) i+ p5 H1 ]" T' k; P# n. b8 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 ) B: d4 B- _; D
雷达 发表于 2023-2-14 21:52# k: \2 H% r  q) ]0 T
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, [+ r9 H( _9 }1 o6 D
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 ...

) R$ W+ o$ @! I: k) r8 `( Y: G  P! R0 ^5 }; 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。
  ], X$ c! S2 T! s6 n5 p% C9 t" G/ S+ S& N! Q3 B6 L6 _7 M
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 ! ^& f9 ^- l" r. q& Z3 e7 `; a
老福 发表于 2023-2-14 22:00
1 m' K+ N% p. B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。
( n; b2 d8 t8 e. W& G- P# x( M* o% V8 k+ Z3 b' O
或者把b但的起点改为1试试。 ...

  x' `) z3 Y. I' E0 G. H7 v, |& T) l. R2 x
你是对的。. c8 H# w6 ]. a& [' B5 V
去掉了随机部分6 r: @6 t5 V: Q  S, }4 t7 {
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
) _$ P& H6 T; k: g3 t6 i$ Z( |) Jy = (x*27+15).reshape(-1)
) G- G; t6 P6 c- [+ s9 G$ X7 X$ |5 ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( ^* ^3 v- V5 ~, i4 k- k7 Mw , b
0 c/ F7 Y+ r5 ^7 B" w: J27.002620697021484 14.826167106628418+ x# Q* _$ _3 ^* ~8 v) ~/ N
! Q  B; Z" z3 U7 `( B5 a0 s0 C
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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