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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
5 `/ A! o; B" B
8 t# G: r9 j9 U- w+ {8 A为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
3 Z% x$ S; V: C# YPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
; G+ R) H8 V0 [6 [! [" h----------------------------------------------8 l. Q( K' ~9 j1 {
import torch' a8 C) ]; t9 X
import numpy as np" B. F5 D. _8 f* H# q2 L+ y
import matplotlib.pyplot as plt
! X# n2 A4 D0 uimport random0 k  E: o; y0 Z1 F

% d5 B) K# Q, w! L8 }" E7 ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
' z/ X$ K; f- t5 Ay = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
4 K/ n+ i8 [! v- a! e9 ?' P- M2 x0 S* o7 [5 i
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b6 ]1 a8 l: m7 o: J& M
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ t* y- b; n5 F" @6 A, U

" h6 y$ a; {1 a, {+ j6 `; W* M% uepochs = 100
9 z7 o  G+ M9 ]) N! y( w! q0 y+ K2 e( M/ l% t
losses = []
+ z% H* k! [4 Rfor i in range(epochs):
' n/ _; d  O3 B- A+ @  y_pred = (x*w+b)    # 预测
# I9 M% C+ u7 f& T2 a5 E1 h  y_pred.reshape(-1)
9 {0 m+ }* G/ _9 A/ n2 N  G
% }% _7 G$ f6 D. K- _  C+ s: {/ R4 ?  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
* I/ T9 c# [. i; ~: I) ]7 Q/ h  losses.append(loss)$ Q7 t, U- F, `6 k; G3 \, ^- j
  
/ R2 H4 b* Z' z; v5 o  loss.backward() # autograd
' C  T  ]/ ~1 n4 _) _# H6 j  with torch.no_grad():- o9 Z7 z+ H" o& S" {! W$ e$ }
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w- ?  r+ Q1 M0 \) a. F
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # o4 h+ U! |. `$ u
  w.grad.zero_()  
+ }! t+ S/ ?3 R  b.grad.zero_()
4 B: U" X4 k, u$ t) g, W1 E
/ D3 r, f: @% Qprint(w.item(),b.item()) #结果4 Q6 Q! {( E) Q1 j: N
# Z! n! P% O. @- X6 ~4 w
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
* i# e$ d' a$ p5 K1 e0 m* I6 R----------------------------------------------  |% G4 h( [2 }5 r0 c# a
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; D5 j( ~/ R& K+ c高手们帮看看是神马原因？. {( G! ?5 e. |! P
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 |$ C6 s( K
0 h& V3 x# S3 d2 R( V0 C- L( B
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 Q% E+ p! @& L  ~
-------' V: C0 P6 k0 f) A5 Z4 |
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。
9 P2 v$ K* k% n+ f1 D-------3 f" K9 }5 l: |0 k# @
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. D& n( g; ]3 e6 p8 b
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？# W$ r  T+ v4 L0 ?, h
-------
5 A/ z% K0 }* k: |不好意思， ...

# g( }/ S7 |, u7 H& D谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。1 W  C3 B# T) v5 {) @2 K
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* B# x, _2 P+ Q) M; P
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
; U% a) W; `. _谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 c$ T$ d0 ^  p: k; l8 }( 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 ...
+ Z* v  [# z" `9 t+ [; ^5 n
. [( X2 S  U6 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。- [6 H* ?0 B9 D
7 x( S& c+ @% q0 G( |, ~# ?
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
5 P5 a* P5 o" a: D7 L8 y- |+ \1 C
老福 发表于 2023-2-14 22:007 X) _& n+ H8 I3 H$ e2 ]
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。
0 Y% O, A1 U& G& g/ \/ ~0 e" Y% D* [, n$ u" s0 i
或者把b但的起点改为1试试。 ...

4 e2 o+ g/ R6 f+ V2 a6 J& Y/ W; D! k: C5 {
你是对的。: R) L2 E4 U/ v; v3 Q; f
去掉了随机部分6 B+ V+ `1 T  e: o
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
0 p# t+ v* H' Q. P; i* i- D0 Dy = (x*27+15).reshape(-1)
. q+ Q; f/ D- c8 g" R6 J$ B  }2 _# Q1 N3 p  \  L! I
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了9 o8 f" `4 T* `+ |; p% ]& p
w , b
8 P  o& u& r4 P) t- W' k2 y27.002620697021484 14.826167106628418
$ t) w2 t8 }# H: }( A) ^
: w5 p# P* g* Q& m; q8 A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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