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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
& O9 p! l0 t- r4 y
& E0 ~, @% o0 [为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 U' s* l' n0 r4 a
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：$ |) J/ |/ `- R; A" f
----------------------------------------------9 \, L4 A6 w' N2 [$ P
import torch
# d9 u) E8 }% C% l0 mimport numpy as np
, v' o1 {  I) _5 c9 A5 C( U8 j6 Aimport matplotlib.pyplot as plt; Z3 ]3 R4 X) L7 W5 s
import random
$ q% b" H% e/ O) e' p. y! C, F8 s/ m4 S5 V
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
* ?+ I' ?$ Z) x2 r/ S. i! |y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* |: ], V4 N5 S2 Q& T4 F
/ A8 I  n3 p! p8 t" m3 |' ^" Ow = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 z2 e9 q) n& @; ~" D( I/ @) Fb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
% D  k6 @  D) j. i# X! c
+ P* J! h* z( V3 Tepochs = 100
" C! B! ^- s& P# w9 ?, [3 R2 }1 |; a( g1 S6 P0 ]( F
losses = []
- K4 |0 ^( w$ n9 z0 v0 E* Zfor i in range(epochs):
) v& N" `( E, @% q: j5 B! O  y_pred = (x*w+b)    # 预测7 i, m9 y; I( |. W# @; v/ j/ g* C$ d
  y_pred.reshape(-1)# U! @$ d' K4 ^6 S. ~
7 x7 z: i' ?$ r- g) U: d
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! f2 `& n- h8 H) A: I  losses.append(loss)4 b1 Q( a* n6 Q
  5 F/ y2 D; i- @( S6 @) X$ U
  loss.backward() # autograd
) U5 |4 F. I, i' K6 E# E9 F  with torch.no_grad():
' j5 h7 V; b# K% W    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w9 v3 T* t. \* T0 a3 @
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b % X# v: S; ]+ l* \$ k3 b/ y
  w.grad.zero_()  8 M. i  u$ V9 N& F* \& R# h
  b.grad.zero_()* G8 F4 r% p& e) r& N

. |  ~  ?  l6 J$ X* m+ F) M: Bprint(w.item(),b.item()) #结果% L6 q% b$ M0 t& w1 `

$ L/ g& f; B% r7 e  |+ \Output： 27.26387596130371  0.49745178222656257 q/ H* j' A. V2 z$ w
----------------------------------------------
9 H9 R. G" V% r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。
) \  Y3 h3 ^$ |' _9 X6 z9 S0 N高手们帮看看是神马原因？
! l6 Y) X4 p/ ]9 m2 ^8 F  d
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 0 |; d$ H6 k, A. x% \

/ I. y8 i% L- n$ L3 @+ A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？
/ }3 T0 o! q& e6 \8 O9 Z" M! p-------2 p- w% l0 r& Z- H2 f" b. ^  P
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。! ~3 g  O2 R% F% V
-------
9 _  P; o" O( @# f* p- o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
' e% ]; o; N( L* v* a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 y( z: m9 ]2 F# l-------
, n1 G4 D( N  l$ `不好意思， ...

! w1 |5 g/ Z. P( v5 q4 p+ y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
% {+ O) j3 R3 f3 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
  P! o0 _3 \3 ?/ S
雷达 发表于 2023-2-14 21:52& s6 y0 X0 V$ x; v" _
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( k6 P* O8 T. ^9 h: [( C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 ...
3 \) r' _5 z! a8 s2 ]
" L2 G4 U7 @/ W  ^  k; J
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  [' q  {* y6 U$ H! D& j/ n- `: d  v5 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 # `  d( W$ U# T  ^% I* R  z
老福 发表于 2023-2-14 22:00
! d6 H' V% V" n/ c7 X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。; V5 h- k: h! |1 t

! \1 g5 o1 A3 {* c0 f或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 }5 _  `  k) v, f+ s/ d) [' P  v
. [, @* i/ w* h; U
你是对的。
) k1 H! Y8 q2 ], l8 m, U去掉了随机部分
, U$ X* R8 {) m: i  \! n#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
2 L) k. p3 \: [' ?6 ny = (x*27+15).reshape(-1)/ W& a9 q' r! w3 u5 p, g! `
" G7 n* C+ ]% P, _* H  A; _3 z( T
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
3 L8 P. J" O9 jw , b
; d1 K5 s5 K$ ^7 k; ]6 \* Y27.002620697021484 14.826167106628418
. e; ?& F6 l1 I1 c
2 v8 k7 E- x; `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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