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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 / K/ v5 w' i" P; ^
  c: ?. x! s: ?, b
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。0 C4 u1 i  _, X" D# Y! |: e
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：# R, e3 P7 Z  P$ {, O) b( A
----------------------------------------------! t% I( \1 F6 a2 K; H
import torch
2 H6 H* @( Z& Q) ^9 ?9 jimport numpy as np0 @& Y7 h2 S2 r/ e
import matplotlib.pyplot as plt0 n) c* D/ n/ v& _
import random/ n- V: @+ H7 h# f9 i( v

, P7 _: [! C) h0 l- ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% q8 W- J- z/ M, O8 P+ ~2 ty = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 [) o  Q/ u$ i
2 K* E5 R# L- Q. S$ Pw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b1 f( a4 K( a, Y7 p7 `
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)- X, {& {; o1 t. V$ `6 F+ r: a

. e/ }7 x( S  |( J0 q' Fepochs = 100  i0 P; x6 X$ h6 ]( I4 S9 l
3 u+ g3 L2 b  T( s& G$ K* p; }0 E, Y
losses = []
6 W+ w6 f/ r: I$ Qfor i in range(epochs):
1 `7 ], Y4 w7 ^, w! t  y_pred = (x*w+b)    # 预测
8 u: v. i  n8 Y7 r% e3 \3 x  y_pred.reshape(-1)
' N( }. ~" d/ Y# L
8 r: j  ?& u1 A$ y1 ^  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
1 J$ l. x9 N& A0 o0 T  losses.append(loss). m* T+ [! k9 e: Z1 r8 i; C4 g
  
2 P* u5 N6 C! b0 H- c5 h. X& {2 H  loss.backward() # autograd1 u" V  G8 [  j! D3 n, t1 c
  with torch.no_grad():" s( I& w; j6 q( b  z4 i1 C# [
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w  p) ?/ l- p* W2 m* Z/ b" N! l
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ' n5 X/ T% _5 j6 U) w' H
  w.grad.zero_()  
5 U0 j5 \. b) o: A. f/ _, x  b.grad.zero_()+ f4 A4 K5 l7 ?) m
" K9 r& N& F: x: y3 H# J4 G0 u
print(w.item(),b.item()) #结果! u: `3 X- m( W& j% y% N% o; M

, _' x2 C5 u. E$ i! @Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625# a6 b* Q' W6 a8 z3 Z2 ]; J
----------------------------------------------
5 D8 ~. f' Y# _  ~% o% B5 U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。" |7 V2 u7 M3 Z" |$ _! f
高手们帮看看是神马原因？
/ F; i1 l! b" d6 v! A/ ?' R3 q
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 2 @* S' ?6 D& B
& {& X8 }% _. t' v4 r  Q& E
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？
6 j5 |" M8 ?2 R" ^" A8 l6 `3 g-------
; Z* a! i1 {+ J/ \5 S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。
9 T% t: r2 ]) }-------$ Y% @2 ~; ~% J  t
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( F! n& h! X6 E% }- @
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？
7 @9 I, ?6 o9 w, _-------
0 P  p6 v' B* h, F* Q不好意思， ...

/ [( e- t" ?) ]* c谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。& w3 t# ]: s% z9 W! T) H) M3 o; w5 E; 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
) R% Q. y, _7 C  Z) j3 b5 x7 j* c: {
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
/ w' l! l3 C+ U! h1 j谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 X. P1 `/ s0 [; p9 L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 ...
6 Y  ?& `3 F2 X/ D; [. V
& d- U% m( g) D$ 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。2 y, S; d2 X& [( ]! D8 `5 G

5 v- J8 u9 w6 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
0 S$ p2 f: O* H/ g
老福 发表于 2023-2-14 22:006 ~6 C7 e; }3 R
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。# g$ X: W  d7 m2 C  o/ u' p7 I2 b

3 i. I% m. f9 N$ J或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 X" ^5 j# a$ a8 f
# ?' ^7 M, y+ r' p4 z+ d: L- T
你是对的。
# N  k, C2 ^% E9 X8 D+ q& y$ S# G+ L) a去掉了随机部分/ P$ K3 o. r5 e+ s* U" O
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
- ]- B' N# z  L9 |# ey = (x*27+15).reshape(-1)/ i4 ]% M6 b' `" \+ P0 q9 e
, T/ m' q% W- O. i
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 {( g, O# @: @! sw , b* O, F) r5 M: \) A. r6 ~8 s
27.002620697021484 14.826167106628418* v, ^, x6 Q+ m9 O$ j: p; f

( o% H: i) q  t5 X4 R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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