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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
" H! n3 t: X; d* z5 C% i! X  P0 N; ^0 }% U, w) C* j. |) F
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。) h% N# A. t2 ?9 V, @
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：9 E9 J& I, g' j( n+ n
----------------------------------------------) A) k& s4 B. N" z) P
import torch
5 \8 E" _0 J0 g/ zimport numpy as np9 q: o5 T6 y% f
import matplotlib.pyplot as plt
* ~9 ^" S4 K" g0 y7 a( S7 Dimport random( q8 P; ^& l  P& o7 u: K; o
( m3 Z$ @0 `" l" m2 `+ A/ s
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))' J. S$ @% g1 r, q0 `% @
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* H9 F% A! F' H3 \. }6 w0 I0 k
2 U1 k- p1 m& p( S* S# U% H  \w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b/ r9 h( f% b" B6 a4 _: A, l0 f. ~$ J
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! x4 _2 Y% |: y/ h, v6 {# \  Z( C
: p0 K- g9 v. R( k  {4 Q, S1 D
epochs = 100
  [3 x+ Q7 J  }! W
0 V1 F8 }+ P9 t  ^3 R" Xlosses = []: u0 d$ Y% ]9 n+ `
for i in range(epochs):
' `7 a1 d* p  A1 S: [% q2 H" d4 a; r, c  y_pred = (x*w+b)    # 预测4 Z0 n' T+ C( W2 l: L* x0 @
  y_pred.reshape(-1)- W8 A5 {( `, q/ y! M

7 q) h+ Q: X$ d  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss" s; q2 J' \$ b3 [) D6 G* ?9 v
  losses.append(loss)
  X( h0 A. ^7 S7 W$ k8 G4 s/ N7 b8 O  
, x" _& u; x6 Y( O  loss.backward() # autograd
0 x$ E' d: l) l) H$ k9 A  with torch.no_grad():. I& K. L! X* ?, y5 e  K) D
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
3 T$ m: g3 Z4 }8 y9 d- k) Y    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
- N* ~  G+ l4 u8 M$ A4 C( c  w.grad.zero_()  * }" k7 z& O2 B9 j& ~% \
  b.grad.zero_()
) X' I, W1 _- V( f7 ^$ E' x* s
, S7 i- N2 J  P! o2 Q" a, Sprint(w.item(),b.item()) #结果
( D: c  O% K' U8 T+ D; {3 T2 m- }
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
, Y7 h  X, I5 L9 R3 [----------------------------------------------5 u1 e" V9 V+ b; A  ^2 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。+ f: l8 L  I7 [0 M
高手们帮看看是神马原因？
6 n9 J/ ]) N1 V! a
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! u- X3 x( W7 p# R
# G# C9 R  q- b# 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？
/ ?  u$ W0 t* a% B" X-------
( h5 I! {, O4 t9 I( h) @( s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。
+ v7 S$ x+ M& n-------
+ r4 B* L- A5 U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. k9 M! t  F4 J7 I, ~: z9 o
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？
9 B' ], d$ n" Q, Y! N& f-------
' E. I. {: ~' G不好意思， ...
( W, }7 L# f! Z8 I, \* |
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 x( D- h$ [# {
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
" w! I# @3 a  S: @  n4 D' d
雷达 发表于 2023-2-14 21:52: V& @' V- \/ Y
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。$ E1 i" I+ n3 J0 U- H) ^9 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 ...
! C( K9 X2 |: K7 ?0 C& {

' ]3 J4 O2 I# l! J& I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。
* p7 G' }& @9 \& K6 ]
. M& h# f" T3 Y- {+ B0 f* 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 4 G% A+ Y6 L# C" F" v
老福 发表于 2023-2-14 22:00
4 W6 C) j# x7 c4 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。# {' l+ x3 {" y6 g- e& E

3 m2 d% g- _0 K$ r, n或者把b但的起点改为1试试。 ...
$ B6 l9 e) J% [5 t
: v: A3 T. g4 a
你是对的。% U8 A. U+ K: ^$ O6 z% z
去掉了随机部分
( m5 ~* c) u, I9 o$ @/ }3 I#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
  ~- s, [$ u; |9 W9 my = (x*27+15).reshape(-1)# h: F8 T# ?( }: A7 P3 w5 A
/ q4 X8 E& D# P. z3 z
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
6 P: [  V, I# A9 S0 Jw , b/ E* u/ r- N9 u* ?8 |$ F( g" T' A
27.002620697021484 14.826167106628418
/ \/ Z5 q5 n6 z4 r; Z6 Q
4 J. M& Q  ?$ 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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