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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
/ P" [3 F4 {- X' H. l; o/ E, L. T8 u! w7 H- ~% @$ ]
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
# }! c  N9 D" G2 t7 a0 ^8 ZPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：5 z7 K3 y2 }$ o6 g! i* G
----------------------------------------------
" M4 U. p' l) n2 {import torch
% Q  j  m8 F  Y* K& ]% uimport numpy as np" }' Z; h6 ]. Z1 J7 }" E& e+ h/ ~
import matplotlib.pyplot as plt
+ I: R) l$ V; Y3 X7 u9 U; cimport random
  S% H- ]) D9 i+ Y; Y6 y+ T) \
5 S' Y" F& S% P& b- k1 a  \x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
" i3 f% Q: R6 L: I8 oy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15* [# Z2 q2 p& \& j, x" h$ r
- E. i: ~5 ~& @
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b$ F- G+ g: g& Y" M' q$ w1 @
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
) r+ W) A8 J  K. \) Z3 i8 ]+ q( b& l- J2 Y6 b# v
epochs = 100
9 Q7 `& N2 |( {
% d4 x6 _" {& }- C$ C% R# Y: Mlosses = []1 z& K5 V$ ~1 H0 h: g5 \
for i in range(epochs):' j; F( J8 s  g$ ?4 Y# Q4 f
  y_pred = (x*w+b)    # 预测' v1 \; r0 P( [1 F
  y_pred.reshape(-1)7 l2 e, Y5 S( h% q& Z! Q

  h! i" r2 I7 ~! {( h/ L8 f% r  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
) p6 n$ v3 s6 ]  losses.append(loss)
8 L  A6 r8 Y" h/ X2 i  N5 R7 u  
; p& s% Q+ z; o4 M$ T$ s  loss.backward() # autograd
$ E. y+ X) P8 s2 ?  with torch.no_grad():# Z. U& r1 _5 Y+ U! |8 w/ u
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w7 x' c' S; ^4 n3 j' r% ^6 `8 ?
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 M% k+ {2 y# I  w.grad.zero_()  4 R: |, ?5 m' q& v) p
  b.grad.zero_()2 D% Z. F0 R7 [% n  a" U; i

2 j$ T3 f$ p- {9 U( U& j" nprint(w.item(),b.item()) #结果( |4 A4 C5 y: F( @8 ?. R  _) h
4 L6 K$ N* U$ C3 u
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
6 t' J; s4 D# ~$ H% Z----------------------------------------------8 S/ Q& U$ H; S3 s# \; 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。8 {% a# U+ K* |. y
高手们帮看看是神马原因？
4 [$ K9 `4 V$ d# b
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
1 e9 G* ]' w0 ?2 p8 \% L' X2 D4 i/ c+ c1 [! K) L! ~
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？  H8 I. L9 G  E( F! d0 M, X! F8 i  K, n
-------
  z! s1 I, d# i, d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。# V5 u5 {8 h7 ^( [3 M% f# S: y
-------
  G0 t' c4 A( U- N. H8 A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 19:235 {9 o1 B* G; j4 r5 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？
+ \$ Q/ g  w. Y8 Q8 q2 I-------
  c* A) F; C' A) _* [% Y9 X9 [2 v不好意思， ...
* K0 J. A; g! D* F0 v# Q1 }% j
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 O2 E/ d  D4 S6 [+ ~
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 ; i5 P: I$ L$ V: |. k
雷达 发表于 2023-2-14 21:522 w$ N. `# _$ a) g8 I% r
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 ~# h7 u* F3 J: T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 L$ w  d8 e! m1 t/ x/ x2 _5 \+ a% o. R
4 L  \1 C+ z# j8 _) _4 ]
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。' H$ `% z3 p/ I) G

9 Y0 N1 m: N7 a9 @8 g3 k* c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 J' n- H$ ]" J; |& ~* }
老福 发表于 2023-2-14 22:00
! p* `+ F5 L- H9 b+ U1 p& S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。
. p- J# C. N; t3 E1 T+ D: c$ ]# d, [7 E
, P/ L1 S6 S" c$ ~( d# M或者把b但的起点改为1试试。 ...
* o. V' F6 f9 D$ V

9 Y& ^7 H* n; n6 U- C$ j8 v你是对的。- V( Y4 u& a! w8 }
去掉了随机部分
8 B, f; s  q8 r! j: s" O; F& w& {#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1), Q3 g) i# W4 G* N
y = (x*27+15).reshape(-1)
' m& X- f4 M6 Y4 i
( w, F; L8 b% l, b! Z( O0 f" y0 e# A循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了' k9 e4 N6 m9 H
w , b
7 e/ G6 j! ~0 J27.002620697021484 14.8261671066284185 x- x& \# F  L! s( B
5 M: D4 x, ?6 d7 M7 O3 @5 d
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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