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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
" N7 s, h) d; l( F1 Z- e6 H/ o2 n' N; z6 ~' v# d) o
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* Z8 b. k+ q: ]1 j! M
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：  d7 Q; ~( r6 g1 ~6 x( L
----------------------------------------------
; n# m9 |7 f* S; Yimport torch
+ _' h. Q( @) V: N; a+ ~- U$ Fimport numpy as np' f2 g7 H5 R) I' c6 ^# c/ R! J
import matplotlib.pyplot as plt$ C* H- n9 ^" S+ L+ d9 g8 K
import random
$ O' }. J3 K1 Q+ l" z+ W8 c: S/ u. b) ~3 N
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
0 p! V9 U) v" C) `y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
: \) o( }  n& Y) K; U4 J" ?6 {
, d- u! q/ [( Z8 `1 zw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
+ G' J; v( b; A( Z# db = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" q/ [1 s! H8 i! ?" _- @
( f; i- H2 E4 M# X% c- w$ u' E
epochs = 1007 T0 n9 ?3 t- R

& o6 V5 A  s% R9 e$ Glosses = []
  ^% i1 R1 V0 n) h$ Ofor i in range(epochs):+ r+ i: B, J6 P3 S( E" Y( @
  y_pred = (x*w+b)    # 预测, h+ P6 n" v; e1 v- w
  y_pred.reshape(-1)* X" q1 \, h, F6 s  c, @8 I% _

/ {- A6 ~- o  `/ P" j% ]  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss, A8 _0 Y  \" |, x0 ~! w- D
  losses.append(loss)
6 C2 T1 a# t% G# [2 W8 o" v  
& }% ~% O2 N( ~' P  loss.backward() # autograd
" H, K5 {4 _( I$ U  with torch.no_grad():
8 F" a4 R- `7 W' Q# s0 E; W% G7 g2 K6 Y    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& v/ a/ @  e4 m    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; S# M* H: a3 {* v
  w.grad.zero_()  6 T+ C4 _0 y: w: \
  b.grad.zero_()0 k' b; _" `& _( w9 w7 C
+ t2 Y0 b% Z0 ?* N* I) a! D$ W
print(w.item(),b.item()) #结果% j' o5 n& c9 P; ?% g: ~7 _/ o

* n( Z$ m6 S: n" P% {* T# M  b% UOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
7 ~" ]5 W, P  m8 ^$ Q2 K5 F) F----------------------------------------------; [1 V4 N/ ^! I, {+ a1 \
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。
* c% y8 `/ a/ G3 p6 e高手们帮看看是神马原因？7 t! Z  M. P: F8 f+ t
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
- v% a& f  D5 Z; {* _. z/ A: j2 M. z2 b/ B
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？
, h1 |5 ^; m6 \8 [4 w2 F-------# p/ ]1 [" C) c. o+ j& _( j2 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。3 s8 ?! d/ f* b4 E% m- }' l
-------
' U8 G* o9 L7 U  O6 N' ^4 G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
* w  r2 U5 @5 S. 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？
! p* ?; s  d0 v0 G. M2 W. ]-------
: B! i) }, Q- \7 X不好意思， ...
6 j$ t+ _( o! i# X+ g
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。2 |5 z) s8 _; {
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
" \3 t* j) g& x8 |! ~& Q  j9 L- Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52  m- H# L  }8 J2 S& I* ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& z; o- [9 x, \1 S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 ...
$ Y0 s4 ]$ b% u$ I3 F! ?0 u: D7 ?

9 V6 `* V& O7 }. 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。
% T0 f" I, ]/ t/ \  t5 R7 j
0 p$ l+ t& I; p; K- v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
1 U4 @7 k3 Y" L  ]# h8 R$ {
老福 发表于 2023-2-14 22:00
, E3 b( I7 |9 p; d9 M$ 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。& d0 [; d: a8 b9 T- ]& V
. S+ [0 {! X5 }  d# D! d1 b9 V
或者把b但的起点改为1试试。 ...

, ]( L/ u0 w0 T) y$ W
7 ?5 ]/ F' u: m; ^  f你是对的。1 R8 g" O/ R- |. P3 @- C9 B$ M3 }5 h) |
去掉了随机部分* n8 w, ]* m7 w" j
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)" A! |; E8 m( `" ~, R
y = (x*27+15).reshape(-1)
; X2 O2 ?# |' o$ L' h0 X
8 E" J/ B- B3 C- j$ X循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了- B+ z, ]( X+ e  i# D1 o
w , b
6 @; _7 u* d# M; B% h* O3 l) a8 i27.002620697021484 14.826167106628418
1 b8 L  }0 t. S/ t, ^4 C, B
/ {/ k& T/ W' I' P; N" `% m' O, {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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