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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 , b, V+ H& Y% ~4 ]- m" j4 c" E9 h9 A
& e8 |* |/ p6 r1 y6 Y! ^
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* \. l; a5 i9 C7 U6 }, L& }
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
+ r) F3 o) D* E8 i7 \" Q6 o----------------------------------------------1 i5 q0 x, q+ w4 Y: H, U
import torch
. m  j# K9 C) `5 T& c! j- dimport numpy as np
% |3 e" L* _8 `$ X) n$ T. u/ R+ W5 Iimport matplotlib.pyplot as plt
7 ~5 \! Q( u% Zimport random- w7 ^& S0 S6 V; n9 l: U& G
; c/ O. l  D8 }
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))! q- a% T8 m$ L& ]; A5 L. ^- u
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: f0 b* h% I* K6 y7 Q* G% ?
7 c, }5 b% U5 h. m
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
7 N3 E/ k6 R% Y: [3 j& m0 x' nb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)0 {0 u+ K: Q$ R+ _- l
5 V8 V# y2 h1 H3 \
epochs = 100
4 l. p1 p7 `! y" O( B  b0 ?+ X) D  N! I" s$ h
losses = []
* \6 c7 a% K0 X  ?" sfor i in range(epochs):2 `7 |7 ?6 o. F" m
  y_pred = (x*w+b)    # 预测' t6 j2 y' ]4 W; K, O8 G- d
  y_pred.reshape(-1)
5 n9 U* P& b% G0 [$ g: h# d ! ?. L# e* d: i  W1 N7 i) W% a
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss7 i  F5 \5 U6 s
  losses.append(loss)/ F, t. n8 B+ ]7 S! f, w
  
5 c5 J# D, a5 d  k5 v. H  i, Q  loss.backward() # autograd! \; @) v3 [6 I, i& S! a! ~6 z
  with torch.no_grad():
4 J* o7 u) Q( C    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
2 B9 P6 A6 V# w1 P1 M: X    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
6 P" ^' X* O; P8 [; S  w.grad.zero_()  & s% d8 v" \" \
  b.grad.zero_()1 m1 G4 s: r. c$ h

8 c8 I! A5 J& `; n: ]+ aprint(w.item(),b.item()) #结果, e6 q8 e2 J% j2 V8 @
3 h  A% s1 K2 b9 L- B# L, @% p# C
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ A4 H9 {- e1 \5 {. @6 V% S; S5 K
----------------------------------------------
6 j( y  o: E# K0 K- i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。
2 h7 L) h2 j, p4 K5 o- h高手们帮看看是神马原因？. I8 B, O; ~+ z( i8 i
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
+ F( [$ ^3 k2 |5 o
" E5 W# A0 z1 b, R& 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？
* B3 J- M; _7 v# y5 @-------
% j$ s6 O7 x1 U& D% 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。# Y3 }8 F  {; S8 M8 w) a
-------
$ j; B1 F7 i! F. Z, q) J! k/ 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/ Y( \. S- ^; V* @5 C
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？
' ~" Y4 a# C& L, w-------
+ A6 K' [  k4 f. ~! q不好意思， ...

/ r6 z* u3 [; B0 n: s谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( z/ Q9 f4 |' t/ [7 L* Q5 u
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 + N9 o" I: d7 F' R
雷达 发表于 2023-2-14 21:52+ i- {( @8 L1 A9 X2 T
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 E. S5 ^0 w. `4 X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 ...
8 V) d  ^  o- d2 }6 h7 m" e+ \
9 {  u% o: R" g" Z+ I6 O& O+ r
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。
% O0 A# B0 F, F* Y. k8 J: z% p9 h) g' c& i4 d7 @- 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
$ s) W3 N! w0 n- y- i
老福 发表于 2023-2-14 22:00
! X# i  b$ k8 I! q: 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。
+ Z# A0 V% B( T4 f) X: o
% i  ~3 J  a2 i6 j- X* F* V! U0 B或者把b但的起点改为1试试。 ...
6 _6 m5 ]# y( E. _
$ B" V& f& Y9 r* u$ b. n; I
你是对的。
  E* a/ B/ D( {, t  O) r8 Q去掉了随机部分
* G) o" m; n# l2 ]# ~, p" _#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)) Q0 z- H; N1 ?' T2 s
y = (x*27+15).reshape(-1)$ Y0 G; V5 a+ x( r" U
) j/ c0 ~% n7 k: |! X
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了$ g: E* @( `( j
w , b
4 l# P' s  @( U9 n2 H9 s5 ^27.002620697021484 14.826167106628418
5 j" Z* P. r, v# o. X' e
9 T# B  a" S+ p* E0 C0 P' M4 v+ M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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