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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
. X: y% Y( J# e# O( }5 r& |6 p/ {( E, _* w. C" S. |4 N
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
, I( y' d+ V2 N, G$ KPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：& e7 P: [. Y0 k% Y
----------------------------------------------
; e# t: L8 S8 I2 y1 Simport torch
0 P+ p" J: {1 Y& o1 ]7 [! I9 Dimport numpy as np' i3 C1 I" a9 x
import matplotlib.pyplot as plt
, {8 H' A6 }, Z  Jimport random
% j. g' t/ ?  X$ A- v7 l3 R
" g. k! G! ]+ X# ?* Z' f; ^; y, Jx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 Z7 M( y3 B2 v2 ~! o: @- ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ f9 u% p3 m3 K
5 L) P1 a, i, w2 v: ?. T- [& b, h8 ww = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b: i  H4 q& p0 r* Z1 l5 h+ F  B# b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
8 z& f! |- V& m0 K
2 h& [2 ^+ ?, ~7 i  j; Bepochs = 1002 z$ Z2 r5 z0 h* h) Q- Y1 [

+ t1 m. J/ f8 h1 C9 _losses = []
+ }( E( B! z7 m% C% R4 pfor i in range(epochs):& @1 m# K# w3 A# Y4 e
  y_pred = (x*w+b)    # 预测  L% E7 i- N" l( S& E& O
  y_pred.reshape(-1)! F' p( t/ t* l8 c( F7 F

" m# V0 U) ^, i1 B  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss9 U* Y$ N6 O9 F. H  y
  losses.append(loss)
, |* O3 d4 C$ _: y8 l. D2 F  / G7 M+ z+ h6 q5 h; c% Z
  loss.backward() # autograd
; F! A. m) k) c+ I; F; E: ]' a  with torch.no_grad():- O" A- E( v: \/ k
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
! h: [( o# W) U7 _4 C6 e5 T    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 u) {/ a) I! f0 [) B) o7 y
  w.grad.zero_()  , T3 w2 L1 B) X8 j* B4 P. O" a
  b.grad.zero_()
* k7 Y+ ]: Y' i8 N. [# d6 |6 m; n% ~+ t3 o0 X; ~, y9 W1 `
print(w.item(),b.item()) #结果
, e: o( e" n: a% y( C$ P: a& n; O! X4 B
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656250 _9 L2 }/ w- r& `* ~8 @8 \
----------------------------------------------0 N( ~4 w( l& h2 W" F
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. N) h9 P( r+ J- r1 R
高手们帮看看是神马原因？
" F; b" X6 Y+ _
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   y# O5 H4 d4 A) O) d
: Q1 U  s2 x" A8 A- 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？4 i; x8 X; @' ~7 D% w5 u' X9 W
-------! a. M/ z* R' o: o5 C" P& V
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。
6 M. g3 H; {; d-------% i, z% Z" c8 \( n
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
' `! w3 L4 o4 a, s6 y3 l! 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？
- T# Q6 H5 ~- Q/ B4 Q5 z* v# Y-------
9 [) n, i' o2 V6 h不好意思， ...
4 S# m$ f5 d) T3 f, t) Y' M' O  }
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 H$ N7 C1 O# R  g9 p  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
9 K( V0 a. s  S+ M
雷达 发表于 2023-2-14 21:52$ C3 E0 a+ ]/ q+ [5 j5 Y* [4 Q1 {
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# ?; ?9 ?. V& Z* S5 r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 ...

4 m6 X: C& e4 W) F$ |1 Q
9 Q. B+ L9 k9 l! d6 B3 Z: }  K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 k3 U* ]! s+ \7 U8 [4 f! p
; a& s: ^+ n2 i9 `1 W) G7 i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 m2 Y; `* Z( Y
老福 发表于 2023-2-14 22:002 d) ^6 G2 B  a0 \) V# q- l8 w
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 Z  J5 J/ D& u+ d. S6 U( E
/ b: k- ^) l: g
或者把b但的起点改为1试试。 ...

  t" Y( z  {. B) I' [* M& _; v: ]$ E* E
你是对的。
' L6 D4 B. l$ e- {8 t去掉了随机部分
  z+ i3 m3 G" q5 l; l& z#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
" g5 }' F& S, `( p" O4 q: f1 v% R% [y = (x*27+15).reshape(-1)
( Z! b! I9 u) R8 b7 K0 |
  u, ?! T2 M9 r7 G# ~循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& j- d3 n+ A1 C5 q2 ^( J) _w , b' I& Q: Y' {1 P  A. f: e/ H
27.002620697021484 14.826167106628418
; x3 i( K- n! \) H" O- m5 j& S) h, w# w
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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