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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
' j. ^) b/ y& i
6 W1 G" w3 {+ u" Z为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。: d# Q/ d) u0 O3 R0 ~
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
8 p1 p. c8 h, \----------------------------------------------2 q. i7 f; w) D9 e: C
import torch  a9 Q/ D/ x/ Y/ d( K' u
import numpy as np" m. s5 e6 V) A$ _9 t& ?
import matplotlib.pyplot as plt) Y4 ?3 ~0 z  r5 @$ x# r. h
import random; W* l+ I7 ~  F1 |% c  Q: k

" R2 g' `4 H& n0 A4 M+ ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))  D+ {) u( X- W2 A; \8 d; D6 Q
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=155 G$ E$ x. T7 e# }! U/ C2 w8 C
9 T; p! i! d1 U6 Q  ?7 F/ A7 p
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
4 f9 ~  N( @8 s8 a8 T9 g  Gb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! V  Q4 m" S; ^2 k/ N% g
5 y( `! @' g7 Q4 ?) A$ g& M
epochs = 1009 m! f, F' G& r0 b

! v: z& r4 `7 I! u5 J* [7 Ylosses = []% [% E( M# @) `
for i in range(epochs):
) Z& @3 F; ~: U  y_pred = (x*w+b)    # 预测5 G1 b, O. r+ Q# @5 H) _7 o
  y_pred.reshape(-1)
( J9 W. u8 E$ F( C% l1 l7 R7 r 5 V# D* @- K9 o5 {$ q: j/ L+ n: }+ C
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
6 B& R2 X! A  k% q# r/ m9 `  losses.append(loss)
/ s0 D; t. I* F  " f1 P" D; _& P, I' Y" t' T) _
  loss.backward() # autograd$ [7 |2 E1 p0 N# g5 [
  with torch.no_grad():
& Q) a2 d( G2 u. r" ]8 T    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
5 [" u9 R6 H" s% @$ C: c% X    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
( O+ k0 s) b" [9 _) [  w.grad.zero_()  
, E, I3 t" a0 v/ ?% }0 c  b.grad.zero_()
0 [5 O# u9 x; K6 ^, {5 t, b/ Y! j5 H/ X6 e! ]5 c
print(w.item(),b.item()) #结果
" l5 C& C( }! J! \2 V/ X" c: @
! k/ ?# v8 ~: N" MOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625' h! `4 y9 I, n. \- g. {+ B0 `5 m
----------------------------------------------# Q8 W( J4 k% V4 ~7 ]+ x
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。4 v% V- R. c, \) e- q% l  a7 ]
高手们帮看看是神马原因？1 x! K# {3 d& k: M( r# K
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
- l( J( F* c. i; j% b2 d) ]! p! @: K- \3 d' U" _) ?$ Y
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？
% B7 k3 j4 z, k( [% ^-------
3 i2 r7 Y2 M$ ^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。
( E( e2 J* w6 n6 ^-------
' s& r) |" U* s% d8 F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
' I- b) s$ ?4 i! r. ?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？! \5 ?4 ?$ ?( S3 g) z
-------- Q9 @- m1 @& R# M
不好意思， ...
1 X3 M+ P, U+ e
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 J; t# a2 E$ u- H. V# ?/ v
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 / v' G  T1 r0 d6 N1 {
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
% o/ N$ p  |+ f% e$ I谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。  U1 r" Y1 \; s) U7 d6 U9 {- 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 ...
* ~7 k4 R" b5 i, }4 `3 V. c2 |

) {) w( n. u% d) Z# G/ A5 h, 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。. P. i8 h3 ]0 M4 a% f  \, m
2 C1 [% \3 C- 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
. Y% Q% t& a; w; X- R  {
老福 发表于 2023-2-14 22:00
, [) Z5 v# Z# k9 d1 ]  h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( _$ T% C2 u$ }4 i% w' g: v
" c, {% h/ O  X/ g8 e/ Q% O或者把b但的起点改为1试试。 ...

, A( {+ k% B* T& Q% U: }
% h3 l1 D* \8 `+ u* `6 K6 n: h: R你是对的。/ G" ~! g, m  m; L; b
去掉了随机部分
/ _  p" q+ L3 y" B#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)* N% C$ U+ u. [- A# O! y) Y
y = (x*27+15).reshape(-1)
. V, I: M$ h. w% Y5 h, u2 Z. o- v) M1 w
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
1 i" P% a; M& g& [' G% K8 Kw , b  Y# v: \: j4 X7 C  c
27.002620697021484 14.826167106628418% ~, N. h' |8 O& ?+ z) a

2 z' B& }0 c: v' I) 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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