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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
  g. X) m- y+ _; d- k
2 b' ~1 [% ]3 ^6 T为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 E+ Q8 ~4 ?2 M  R$ e$ U
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
- h" X- y/ j  ?' h6 S8 {1 c----------------------------------------------- c: t& C5 Q" ^. t% f( z
import torch
& V. j* f3 M5 P+ timport numpy as np
& H4 l5 i* u1 n& vimport matplotlib.pyplot as plt# L' n  d9 z0 }/ s
import random( j* O: X3 L2 Z6 Q0 p

5 @: F' v2 l, m1 a4 Kx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): a3 W" G, {) ~: x. j" k, i
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  @; \$ L  b3 {% X# C; C1 v- p

+ p, F6 c4 j5 `$ z- J" b7 ?w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b, ]8 p+ z# a$ R+ F
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
$ F7 {( ^8 o, `# @. h$ R2 w: S- L8 i! d( W$ O# {
epochs = 100& F+ @; X+ ^. t3 @0 g
2 w3 q: t/ @" ]! D  Z4 e
losses = []- N: t' B6 d3 x# U) c7 Q% o: q
for i in range(epochs):
" ^5 @; A  _; a" d  y_pred = (x*w+b)    # 预测5 h) j3 S1 q* L; n* p0 g
  y_pred.reshape(-1)5 a3 e4 p& @, {0 l

; }1 r- o# q! G# m  j( O6 H  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss! P6 b0 P3 s; j1 Z& @6 }
  losses.append(loss)4 ?4 {9 m$ `  I# K- }
  
7 |! N6 D* ]. f  loss.backward() # autograd, K1 q0 }  x8 f: m5 N' i6 w
  with torch.no_grad():
: z7 M* v8 R+ L: \9 u8 n8 A7 y    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
: K, r4 t4 W( ?" _( w5 U1 k" B1 L    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b " }, b" Y" K; o5 M% @( ^
  w.grad.zero_()  
; |$ s1 l4 D1 v  b.grad.zero_()( k6 i. m% e8 D+ V( W5 [' F9 I2 M
5 F) D& o' @3 V
print(w.item(),b.item()) #结果
) V' P9 n( l3 f6 g/ l, M# S' v: c) w! E' T
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 `; W) e5 N, R" u4 K) l% J0 b! Y% @----------------------------------------------/ T! C: F! Z% [2 u! d8 R5 _5 v* \
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。- ?- Z% B6 v( ~' H0 D( T6 A0 d
高手们帮看看是神马原因？
+ ?  Z) t: M( O/ C7 T. x0 \
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
5 B$ F( G: ?: |4 d) u4 S) F2 B. 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？0 J9 d! ]+ X9 W
-------
/ |7 ?% {1 V  }2 `- |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。
% ^/ W! \( a1 ^$ n6 f$ `, D-------5 o6 ^0 G7 E( F1 t6 Q; `
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, P$ ]3 @  H5 }* K/ ]4 |( 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？1 Y8 X  a$ t( D! h. y: J0 O9 y
-------
( U1 {, J) q7 O5 Q) j9 y' M不好意思， ...
$ P# Z! \( Z* t4 s" D
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
3 \4 c% T$ M1 }2 O' 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 . K* _3 y# Z0 d2 W
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
+ M/ {  j1 u& O4 H8 `4 x谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( M. ^' r# |9 e# A4 O( `
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 ...
, y3 D( H1 s6 @/ Z6 s
" r0 H$ ~) x  _( S! Z3 O( 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。' z& f' a: C9 V0 ~- m

1 \4 a0 F- r9 R, p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 * y" W( C( y( E( l. A% p
老福 发表于 2023-2-14 22:00
' B6 ]* |4 Q* S% I5 R, n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。- `3 o9 f- O+ V/ s* Q

* O0 y. l& u9 W! K: h% c' I5 d8 C' Z或者把b但的起点改为1试试。 ...
- \$ o0 y  ~0 @5 g# }

2 V( `5 a2 A/ @, `8 b; H你是对的。
% A3 X) y% D9 @# g& O( {4 `去掉了随机部分! U' F0 f8 `3 C- }
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ g# s, e* @7 A/ q( J3 py = (x*27+15).reshape(-1)$ `% z/ M. M/ _3 S
$ B, f8 s% K/ C9 m* u; I' J" d
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
, b& y9 M5 t+ Fw , b4 B1 P* z4 b8 o, ]- j4 a
27.002620697021484 14.8261671066284189 \4 \9 r' M8 B6 D2 ?

  L9 x, J8 W$ O( U! U% `; b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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