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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 / H1 Y& M2 J8 V
8 ]# Z* A, r6 C: x/ `- p! }' X
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
7 K1 [  r# W& ~6 R7 UPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：5 |1 g. N( W9 ^4 @
----------------------------------------------- r: @- C! u1 n4 Z1 U! k2 c
import torch$ X3 J" s; @) R; V; G$ m
import numpy as np: x* f8 s* z5 ~- W
import matplotlib.pyplot as plt
8 d  J+ j: O8 u# timport random
. A4 s9 x' q3 |4 t$ D  r7 y, }$ b( k4 d" Y/ F
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 j6 E; A: ^9 Y: Ky = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
, O' }  p3 X7 Q4 A: o
) F) C; Z9 H" Z; m9 Q' q4 ]0 xw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
1 @/ T) n# h9 C: p" F4 Zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
2 Y6 ~) q5 I" V- m8 X" F) m5 O% R- ]9 i" Y
epochs = 100. ^+ N* D9 [: Y; @8 G

8 Q( ?7 g- a# F; W0 Olosses = []
& M6 s: E5 Y2 Gfor i in range(epochs):0 s; R6 d  a1 ]3 E9 E
  y_pred = (x*w+b)    # 预测) e/ {; v3 a+ f) p
  y_pred.reshape(-1)4 p3 u3 s3 c, b- A5 K

% h) t/ |/ }0 B: l2 A3 j6 n2 Y0 {9 V5 W  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss% C3 g( _. b) A' M" A- A
  losses.append(loss)3 Q: G' a8 f; b4 i
  
% u+ r- L- j2 [  v. H7 l0 ~  loss.backward() # autograd
+ Z2 w+ o2 s. T7 ~' A$ u  with torch.no_grad():
% a2 T9 q( C' K; x    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w2 H& d7 {1 [5 U6 i' J6 w2 T
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
7 m2 f9 W* y( T( d  w.grad.zero_()  + I5 G, e6 ]5 ^7 w* E4 Q
  b.grad.zero_()
5 l: X) ]0 U: G. D
7 i! N9 d- j& yprint(w.item(),b.item()) #结果
  ^2 v% i0 p. o- @) g6 Y
0 I! \( `0 K, J- b* v' ?. {+ q5 |Output： 27.26387596130371  0.49745178222656258 n) ]$ ~+ Y/ |# ]: e; ~+ [! H
----------------------------------------------
4 C4 X! @/ |3 z  z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。( z6 Q" `7 X9 Y# v" {
高手们帮看看是神马原因？/ E" U$ t7 t% Z" @/ w/ w
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
: I, \' O+ H' G. i* j' @$ I- X; q% D5 O8 \$ l. C* s' F  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？5 ?9 a$ O  o8 }* ^' d  z
-------% w  s3 i8 T; B' O: }0 n. F
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。
% q$ X( ~, R. l+ Y$ N. }-------
3 g* A1 u! V6 _, `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$ Y, K' \, n! M2 B5 H: s
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？; c5 z. O# {$ K7 o) X8 ]5 ~
-------
# \6 E: T0 Z) ~2 Y; L( B# J1 Z/ z不好意思， ...
$ f1 u. O' @- V2 b% h* r: d
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。+ s% k* W; H. o3 b+ \
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
' W* U+ n+ C# o" w0 Z# u% J1 g
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
5 {  Q5 R* K# D谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
. x: a  B1 m, @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 ...

) g; v$ q9 T* g4 B7 ?( r" [- u1 B$ I6 K% W( Q$ w4 J7 V% \  G
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。$ d3 R2 r6 o+ l1 p+ O7 \5 [; ?4 `

( t( B' J2 N- I# k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 2 N, t! d2 p2 C* O9 c  W) ^
老福 发表于 2023-2-14 22:004 g) ]8 B. a1 m8 p; G
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 k( C) p. v2 \* r. t4 m: y
5 ~  }* O7 o) u7 m或者把b但的起点改为1试试。 ...

' |+ Z* f/ O8 \& Q; t
6 v8 w1 h, M6 r* B- n% F你是对的。
4 ^9 a1 a' K1 J2 [$ C( T去掉了随机部分
2 N4 |$ g8 D2 s  P; F4 `#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
9 a, a) @$ j! |y = (x*27+15).reshape(-1)
. h& P7 _& X) y2 N1 l2 H
0 j1 p4 z4 {( A9 A& W) {循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
' A5 d  V- L( O; U0 dw , b
- }/ L& w- M9 H* x27.002620697021484 14.8261671066284187 D4 Y- Q0 B5 ]7 o3 j9 \

  T; H3 n3 @! w/ v7 _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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