继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
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import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)# y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)#设置随机初始 w,b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
epochs = 100
losses = []
for i in range(epochs):
y_pred = (x*w+b) # 预测
y_pred.reshape(-1)
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
losses.append(loss)
loss.backward() # autograd
with torch.no_grad():
w-= w.grad*0.0001 # 回归 w
b-= b.grad*0.0001# 回归 b
w.grad.zero_()
b.grad.zero_()
print(w.item(),b.item()) #结果
Output： 27.263875961303710.4974517822265625
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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。
高手们帮看看是神马原因？
本帖最后由 老福 于 2023-2-14 21:58 编辑
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？
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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。
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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。 老福 发表于 2023-2-14 19:23
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？
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不好意思， ...
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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。 本帖最后由 老福 于 2023-2-14 22:02 编辑
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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 ...
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。
或者把b但的起点改为1试试。 本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑
老福 发表于 2023-2-14 22:00
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。
或者把b但的起点改为1试试。 ...
你是对的。
去掉了随机部分
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
y = (x*27+15).reshape(-1)
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
w , b
27.002620697021484 14.826167106628418
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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