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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
" v$ Q3 u. G8 i# N$ ~& h1 w3 U: q9 y& J3 S& j  s! G! O  ^0 Q
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。  F" t! S& v+ \$ r! w9 {3 D
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：7 q6 y3 W# z0 r5 B
----------------------------------------------
- A9 u+ s" r! m/ u* Gimport torch# D  W/ A+ {. t9 m1 S2 H% f% O
import numpy as np/ y6 _, c( N1 K( U( Z* e
import matplotlib.pyplot as plt
& W/ V. P& p5 D  w( @import random
* h7 b/ k( J* t6 p3 a8 G2 l! ?5 [# k; z+ H) @( [& B; M5 A' Q4 n
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))2 J6 ^6 K- O2 I9 h
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" Z9 ^2 T" J: p7 \1 I- Q8 K! O4 ~2 b( F6 U* d% C$ q  b, a
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b8 r2 |9 R* M6 j$ `& b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( k$ z/ h: J* p; V" J6 ~1 d% ~  Z: {7 |
epochs = 100
$ r9 ?  s. H/ d3 l6 |3 |  w
) F8 q$ g& ~1 k1 ^- V. [. i" v* Zlosses = []' y+ O# U& i; O
for i in range(epochs):4 P7 A, s7 O. @/ B( B( ?
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 W7 e" ~( n3 x4 \5 r- m  y_pred.reshape(-1)! d  ~$ n" \& c) F6 k- }7 s

3 y& j7 t8 D8 c5 F& Q; x7 Q  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss' U3 {* A# H. q' Z3 Q
  losses.append(loss)
, J4 K) p1 p7 J' f* _, `  
: W/ @. }. a: _$ [5 H: @  loss.backward() # autograd1 Q9 \( Y) A4 P( w8 E. [  P+ b
  with torch.no_grad():$ r( f  o5 ~% l! N
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w0 \' u: d* V$ w1 g
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b % W! o4 n5 x; P/ U! k8 k  k/ {: o! K
  w.grad.zero_()  7 z! b/ \2 m' f- A% o: ~6 w3 \  W( r
  b.grad.zero_()6 S: z9 L& Y' [- S

7 F% O0 R2 @( r2 Cprint(w.item(),b.item()) #结果0 N, L4 `2 v; Y" ^3 Y0 |/ w

1 V0 i6 g2 U0 F$ NOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ M1 u' l/ R* O3 k% _
----------------------------------------------: K. t, ?5 }& L- P) _! \' a
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。
$ O( U( J& z. H* @9 K* ^高手们帮看看是神马原因？
/ q0 _- v$ D2 _+ e/ 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 8 L; _% U! i7 c, \. W& R
  E6 l9 k) D& h; T9 x5 z
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？
# g: x+ n- P6 g! n-------
% D" u' @* M" ]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。* l& x" o2 n0 u0 }7 H: Y
-------
; Q! \+ v( o; A% {/ H+ C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: |( C8 ?" s% E# I# t6 \) x
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？
* u* z( ?0 v& \6 u-------( c9 Z4 I* ^; n$ X7 s6 K  q9 V
不好意思， ...
3 {) k! f' f% ~; j5 Q, y  L" U
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) e& ?5 a( e0 g9 p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' N  J! {. r. @8 m5 A
雷达 发表于 2023-2-14 21:523 C: _% k2 I4 b5 P* n
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ m3 [5 q* p4 F8 u& e% i
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 ...
* ]% A+ Q# B4 u# f

$ M) M% B' ]9 }) m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。  c: E% l' ^" R/ w0 ~
/ I. K' S! o, h& z. o2 K$ s# U
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 - u" p; e+ i3 a! k- D
老福 发表于 2023-2-14 22:00: t% O( ^6 O( F
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。
/ T5 F. c. ]. a- X8 `0 D6 v  x6 Y# r9 @! |9 J% E
或者把b但的起点改为1试试。 ...

8 r) e+ _6 V; X5 X
' t9 U5 P% o3 y5 l% O你是对的。% o- ]5 Z" d8 b1 R( X1 e0 X
去掉了随机部分* p- q  j- Z- H3 K2 o8 N
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
4 m8 t+ J5 [2 l0 F# Ey = (x*27+15).reshape(-1)) R9 u" G$ ~+ h

2 P1 b, N/ K+ J+ f& y/ t7 r+ a) {循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
5 W/ A& b7 t( E+ Sw , b
, b" s6 u- D% {( d$ m27.002620697021484 14.8261671066284189 i, _& G7 t0 z
0 m' I; I  C/ w& C7 l% y
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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