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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 6 a' u* E. f0 ~( V8 J% T

9 _/ [: b+ o6 g: k8 b, b: W* |& d为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。3 W, L% H1 L# Z7 N
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：9 o, u1 z# N( y: F, @+ I) }8 g* C
----------------------------------------------* J5 O" \/ p. l" d/ ^$ A' P
import torch
0 A& ]3 v4 r5 v( P6 \, eimport numpy as np
; s) j  q2 W7 `. eimport matplotlib.pyplot as plt
  |* o8 Y' z% X' mimport random: y# C4 k, ~6 C9 ^$ |+ g
1 W( \" T! d& P7 k/ @; z: J
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
: [. P/ t( M  my = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=154 k2 O# P. V: s' T( n( d: O6 a; R; k# {

& b$ N; T  O0 Mw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 I5 }: C5 s" _: ?
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)! _6 [; ?' s# W3 X& o8 O9 L3 r/ v8 G
( o' C; n8 A$ T! h. x7 n% ~6 J) A
epochs = 100$ R" c8 g+ W' g

. l  ^, |5 y" A6 Blosses = []7 t! X7 \5 M& U& L4 s
for i in range(epochs):
% c. n0 E3 t' p0 P8 x  q2 _* Z  y_pred = (x*w+b)    # 预测
$ s6 J7 @; b4 H7 ]  y_pred.reshape(-1)9 ?! _' G& \: |' a* B3 J" V! ]
( S! o3 c* b# }5 D6 d0 M
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss& J. _' d3 T  H' z
  losses.append(loss)1 w3 f% u0 G8 x; d6 n5 g
  
1 d: m: X2 m) v: K. x' O6 x  loss.backward() # autograd
0 H, M- c1 y6 x' I' N9 H) S- D  with torch.no_grad():8 _2 p+ g# w/ a) m1 {$ b* C
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w9 t: W$ ]% S9 B' _7 l5 D: w7 Q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
5 y  [# _0 D$ Z- f4 F  w.grad.zero_()  # h3 W; d# c, ]- d
  b.grad.zero_(); r, S3 H- m- J% O% ^3 i
2 _. q; Q) J; }& W& ?$ g  N: p
print(w.item(),b.item()) #结果
2 N4 \1 u2 k/ T5 \0 ?* [$ t" S% B2 e( M
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625' L' Z$ s0 m3 V
----------------------------------------------0 ~0 R7 I4 F# S+ r: K
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。- L. I' G# Q+ p' u+ A! Z. T3 d
高手们帮看看是神马原因？
* v2 z# W" u8 M) v
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
: R5 [; m# x+ D# e6 K& g# i. e* `& `: D" 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？
5 {. q1 O( o4 }  a# T. W. y-------
9 I8 O$ [7 K" ?; ?& I* b# ^% U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。, n/ A8 Z) E6 r/ U8 S8 G
-------2 x7 v' D' Y% 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
* q. d; m- |- o1 ]2 r/ F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 X2 s) s5 ?- Y. [8 A; z
-------
* f1 D6 X; }6 ]3 a不好意思， ...
5 v1 n) e( N& {! D' G0 o+ m
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 U, m* E4 b! i/ R1 J( \  ?. w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 ( G/ Y( q3 ^$ ]3 o# c. ~9 s; }( S
雷达 发表于 2023-2-14 21:52$ x, p+ ~+ b% m! Z! E: c- @6 J
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。4 L2 Z+ c3 l2 V* f) R- j7 q
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 G' F! L0 V5 d5 i" i% `) A7 ~' x2 ~7 m% h/ B$ Q: I
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。# N8 B! y. ~7 M9 F; ]* F5 X! z
; ?. I% ]5 K1 V  I' d3 C4 r
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 $ b0 v3 Q1 u4 T
老福 发表于 2023-2-14 22:000 |! M3 ^" F* q7 }. R5 ]
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。
8 {2 g8 l# z- r- X+ o' {& X3 W
" I7 C+ x7 g! ^# {或者把b但的起点改为1试试。 ...
1 v7 w4 z6 M, _( e' b

3 G# b4 [5 g/ k8 P& r6 d; o9 i: y你是对的。
& ?) C& k1 ~1 \3 e" z4 v/ Z2 I去掉了随机部分1 E1 }% t& w5 n6 `. [
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  C0 Z- I( M+ C5 u5 m
y = (x*27+15).reshape(-1)
8 M9 v7 x7 e, H2 ?
+ i0 `+ r  I  O) O8 @; k+ z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
0 K, l* T2 r4 r. Lw , b8 a8 t9 E$ o3 b& }& h
27.002620697021484 14.8261671066284186 _+ Q1 p# o' i$ a

% g' U7 X3 r/ 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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