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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 - ]0 ?! H! r0 r, h
0 O( W( h2 ^' u* k* U
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 Q0 d4 |$ o; i# l/ h4 hPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
9 h' T2 S5 ?* e0 ~2 V----------------------------------------------' c3 ]' w8 {3 b( Z2 O8 m, y: z
import torch
& k4 K! D0 \  g9 I1 D; n* jimport numpy as np5 ~& q0 u9 T# o$ Y% O7 ]
import matplotlib.pyplot as plt
4 T0 R1 u0 f6 }# l: y2 |! G6 rimport random- q7 x" S9 |& d7 O% v( R

9 y- {" \5 A! M  Qx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), |. d2 R$ i$ J+ g5 e2 m
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
3 O- s% ?: h6 P) c" R; e- i4 _7 v  K9 v
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
, `4 R! k+ s' y0 l( _b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)% F* H. X. y6 h1 g

- h7 u8 j0 I) G3 s: Depochs = 100% P# x7 u% ]. K0 O

! M$ Q- Z1 C$ klosses = []5 C5 ]! P2 F: B. q
for i in range(epochs):0 g9 a" R# q; o  ^7 C
  y_pred = (x*w+b)    # 预测6 G& S+ V: e8 k$ [
  y_pred.reshape(-1)
3 l! t, V* m6 @. O( w : K: f* {. o4 x2 A
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
6 F" w- j; i; D; R$ j  losses.append(loss)& J8 X7 {" h, q/ m) G
  0 a$ o8 H7 Z4 I5 Y$ j' K2 \; m
  loss.backward() # autograd$ h8 G% Y( V/ X3 V1 X2 S% ?" }
  with torch.no_grad():
! A% ?5 y6 ]7 t8 e0 E# ~$ D) R    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
. J2 U% ^' k0 ~+ N0 ^$ E    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
. S: H$ \% J1 U$ ]6 Q  w.grad.zero_()  
# Y( l/ i0 e: N2 U) u  b.grad.zero_()
8 ~) \' d% Q1 X4 z4 X
* N7 V- {/ o' P, {print(w.item(),b.item()) #结果) }0 W: x' U# e. m5 W! _2 c

: Y9 G2 h! j& g, c! F0 j- yOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625" p; L) G- ]) z, ^: u) g
----------------------------------------------- k/ v  o7 C( a" ~5 ~, n
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。
; X: P# P; a7 |) d: ], a( \' m高手们帮看看是神马原因？
8 N2 _& b/ s* J+ M8 V3 ~# {
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
, O0 e7 `& x3 k% ?1 P& c
. @# |1 v' J: g& z9 H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？
/ J  D3 X& C2 O; h7 X+ t# R) A-------% w; K8 D6 o$ O- F$ k3 H' P% k
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。* D( i$ X' _/ K# ]8 O/ @+ U2 |
-------3 c! A; J6 S$ Q% a4 S, v
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 19:233 A2 S& `4 c& L; S* p
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？2 U" U+ e- u3 e% e: S; O: {
-------
7 s/ M$ d4 v0 f$ |不好意思， ...

+ o7 x, y+ ?; v) Z1 D/ n3 g" i# V谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 [9 _  R, i1 ^
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
9 j) v% A  ?7 `5 ~
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
( j- G" z# f) K( R% g7 E: p谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
6 [7 g# E) c# ?, W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 ...

4 K2 l+ S9 l  W7 _5 N8 ~
. W; H, G" b" ]! j2 u7 d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。/ ^! n8 I; W# l3 W, _+ k
" R) D  w$ U$ ~" L9 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 8 p, }. l! ]8 M( F; @& u' V
老福 发表于 2023-2-14 22:00: h# c1 `# V5 H
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 [1 c& H  U7 G) o' ~0 V
8 J- {; I2 m7 z$ l或者把b但的起点改为1试试。 ...
* x2 A! A; f7 q% b
# f7 x3 q  k' @& g1 ?  Q2 F) H
你是对的。
; ~: \; ^, B$ V去掉了随机部分
  [* m1 W( e  m$ L0 \9 B, }$ m% s#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)( u9 I7 j/ e# A$ w2 @
y = (x*27+15).reshape(-1)
9 c; }( m1 ?1 _7 z
( E3 a2 A- r( D% [  e8 Q循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了. l+ J2 |' v- u5 p# i0 N. C: {
w , b
8 d" ?7 v4 S7 {( y27.002620697021484 14.826167106628418
, G  m, T, |' _8 x- s9 T' Q4 }' w- A
+ q/ H5 I' m4 f  n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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