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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 8 j1 W  a- S7 V
( ?$ M% g6 h( d0 z& ]
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。7 I2 Q* D3 B8 l9 h/ e
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：/ ^, Z8 I& K- A6 u6 @! K
----------------------------------------------
* Z3 j  V/ Q, {4 {) timport torch+ k2 a. p# z4 I2 a" ?6 [5 o
import numpy as np
3 S; I/ \8 @0 W* w# L/ ~import matplotlib.pyplot as plt
" {0 N5 a4 `8 {import random) Q$ u* ^- P2 P+ D

! q1 |1 U' V; Q! zx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) H- {# L4 Z# K* E( U
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
' }( r5 Q; `; B1 ~' P6 x( m0 i# X" S
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
+ W4 D* F* V5 o, K! b. W$ m& p! Wb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
& X6 x$ D& I8 f$ M( R9 m6 r, ]2 O) D& ]
epochs = 100
' {& ^9 A: ^) P9 Z4 D' p- l0 j2 A- `8 g; Y0 N& f- y3 j) y
losses = []$ F  c2 P, i) E2 H' r7 o$ |
for i in range(epochs):6 a  g) @8 d2 U2 [! y, Z+ W
  y_pred = (x*w+b)    # 预测: D- k3 a9 l& E" p  p0 d5 B
  y_pred.reshape(-1): x/ e# h) S: c1 m
8 H- j' G1 O: {7 Y1 G/ e% y* p
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss  ]6 x' {7 s6 G! m  A/ X" i
  losses.append(loss)
5 R  N8 Q1 Z+ c7 [0 O+ {6 G  
: O8 F& s  P1 r$ r6 a" @& ~0 q/ i  loss.backward() # autograd
* E- s3 C2 u/ I/ E9 [, N  with torch.no_grad():
; Z( m* a- ?2 [+ i' `. S3 l, d# v    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w" X% x: q& V  K4 C
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' n& z" a# q" b3 M7 Y( J( H1 l  w.grad.zero_()  # o/ v. [$ E5 S
  b.grad.zero_()
6 X7 ]2 H2 y' r, ]3 q
" W6 C+ P2 J1 |1 A, Pprint(w.item(),b.item()) #结果2 e2 S' f- W+ M# v; d* n$ r
2 j  q5 u6 e% b- E* _
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
8 ]( I, ?+ b; T0 y" f----------------------------------------------
2 ^9 [- D, z$ a8 i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。
/ ?5 I9 h, j0 o, H" J, B3 b! P高手们帮看看是神马原因？
8 ]! ]+ _. ], w7 z2 K. U
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
# S/ h. X! x: ]+ `$ r7 [* i: L* S0 Z# I6 ^% ~/ |7 n
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？* E, h% q8 L2 i" c6 v0 w
-------% Z9 @9 C6 l& c+ \
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。
- I' |6 F/ H( ]' Y/ [-------
2 p; l& N- h9 w& V: z7 ?4 x4 \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
' `" b& V( v1 ^. H9 X) f& W4 Q9 J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？1 a. _5 W; t- y5 P4 N
-------
1 i- @' i# Q% ?" d, }5 M不好意思， ...

+ M$ C  V' P! Y0 G$ s: T9 p4 H谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 Q+ K* C4 x* G, _! {3 ~
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 7 J8 i; X. b3 G0 h* h
雷达 发表于 2023-2-14 21:52) j, B& F: M3 a% p  L/ G7 H
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 g/ S) [" t1 x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 ...
" K. a- j) K3 @: ]* R( J

/ N$ A" `+ N  W; a4 k, t7 o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。
# a5 b3 C3 x6 K7 X7 f* u6 W5 ^$ t! e3 \& A7 f8 o/ @! L
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 # u1 v1 K9 ^* |  \, e
老福 发表于 2023-2-14 22:00  W. f* y' J2 B9 u" S5 D0 n
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。
" `. I$ \" V: r' L5 i$ d0 N& Y" q1 D4 t( \
或者把b但的起点改为1试试。 ...
: ]2 q0 Y3 i9 b: @
0 q9 p) E9 h( b5 j9 m* A
你是对的。
; ~! Y2 G( G7 D) ~! m* o' i去掉了随机部分, x! M. B5 W2 T$ R9 t
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ Y" q' K# r/ s# Q* gy = (x*27+15).reshape(-1)5 F, R4 ^1 L. e) {

. i! D+ w# x! ?/ ?循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
0 A3 E7 O9 U8 o, J5 Rw , b/ B, o1 [4 o) R' Z" p" M
27.002620697021484 14.826167106628418
7 C8 ^' S. a% P( h8 {7 x* I, v+ W! ^3 e
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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