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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
2 o4 s* Q. J/ e
, \& C. r! C  p/ o9 B$ X6 i为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
& m( p, b2 t* \9 m. M& vPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：+ h- c3 |# k2 X# t# X
----------------------------------------------7 |: \% G# Z, e( T* U' c
import torch
' A& ]. R" E( \- ximport numpy as np
( e, [( ]4 [' Y4 W3 e" Dimport matplotlib.pyplot as plt
$ c* z: ~8 v/ y" u" a% m0 cimport random
3 z$ F) W8 g4 @: o9 q' S" X& R' U2 A+ S$ r" v
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 i# h% Z, Z) L
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15* i0 M9 @3 c0 `$ j

1 E  K* f; f" C! e1 I6 vw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b! `4 Z! [7 Y2 F# p4 ~/ m
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" F5 w/ P9 I* b3 {0 E

) ]" C, t% E. {( C" ?) b! r9 e* v( \epochs = 100
2 G# x# l. N/ o4 r7 W* l! p( i7 V: a' P! ]8 m$ ^1 `9 w  @
losses = []
9 V/ a% a2 N! X2 i( Z9 p8 a- d5 Dfor i in range(epochs):; z! g* q3 @  Z+ c; ^/ C7 k
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
4 r+ [( X: [6 r! j& [9 w: {  y_pred.reshape(-1)' ^/ Z! ]# h1 C: u8 ]
: a/ j, d* H, w
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
/ \1 ]  H! E" i) b, G  losses.append(loss)
# B: o. h, c" T1 k. e' i2 v  : w8 R1 m- [) \* v
  loss.backward() # autograd
. o. R9 r0 I8 Y" L  with torch.no_grad():( s" t4 j: u+ k; S- I" u. k8 `  I( }
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
6 P" L# o$ e+ o' P    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 7 o' S  h4 k' O2 N0 C3 C
  w.grad.zero_()  3 A5 f2 S7 y: M, a. K3 z- q. [4 ~: w
  b.grad.zero_()
. {. e# ?+ O3 F! m. `# o) y8 r( @, i7 y
print(w.item(),b.item()) #结果
$ i4 u- }1 \+ j2 k- o) o2 Y
8 k5 m6 i, ?+ Q% t- UOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625! ~- u7 z( }2 W5 O5 n# e" D
----------------------------------------------* T# B  s* L, r. Q- q  F& o
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。3 z  i7 Y) X4 F9 [2 [. F1 _  e
高手们帮看看是神马原因？
4 I7 T- q9 W7 U$ n  }: x' n* y! x) I
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
, @# D3 r4 [1 Y8 A; A
: L: X+ O9 P  ~! X+ I( t: u, u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？
& k/ y- z& P( @" f- B+ F-------
( s4 ~0 Q0 F) M  b% 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。! x' ?+ x* S4 r8 q1 O4 Q8 |
-------
: D+ F, E+ A6 f9 U  z! x. W- h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 19:239 B3 u: i  ?4 P, q# M
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？9 ]2 a, A7 U' F/ X% P
-------
, w/ B1 H# z5 \9 F不好意思， ...
0 l. `- y# ]3 H5 [
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) f& ~. I# t: P  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
! n" e  s0 V! D/ o9 t
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
  C( U2 N& Q1 G6 o) v谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 R4 f7 z! q- E1 l* y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 ...

$ H5 K8 [9 P$ s% V
( V- t+ ]/ s) w. Q2 k' ?5 L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。4 m! m( e' `4 r$ p
6 Q. W) z* F% h2 I- N; P/ M& G
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
  V6 }) b2 J" L+ B( N. k) B
老福 发表于 2023-2-14 22:00
/ \' P2 E3 Z7 Q7 S  M: i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。
7 f" t) `( g0 z5 ^/ f# W- h5 ?3 ]- v9 }# g* L, x/ W
或者把b但的起点改为1试试。 ...
& ~* N( @; j. C

9 @& f) N" K2 t5 Q; W$ y) a! ^% |你是对的。
' \  a* a: A& |4 {5 J* r* y1 G去掉了随机部分1 e: F3 Z3 V8 E" D* A
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
& x' q# s2 l6 D  V: S- Yy = (x*27+15).reshape(-1)  k6 q/ i' S% V
$ \; K0 L' B$ v' ^5 r
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 _: c6 S7 r: N+ \( c1 ~w , b
5 u0 w& ^; @# ?9 y27.002620697021484 14.826167106628418
2 g4 I- w% r  \! R9 C
0 Q. p3 Y8 R) @% f- 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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