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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 ' O1 M- b  D, {8 ^- d9 @  D

: Q& R0 q3 [8 I  V2 F/ F: M$ {为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
) q7 H* p9 d" [2 bPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：/ I0 J+ W; V- w  r! T
----------------------------------------------6 ?9 h6 t. K, K9 I# ~' p, h/ p$ x
import torch6 z7 Y/ b2 d, r
import numpy as np8 \' D. w5 P4 n+ Y  o, a0 p
import matplotlib.pyplot as plt; u6 w* R4 t- I  ?  F
import random
& t( X: G; i( |* c* p3 b) D
: _3 z7 b6 a& F+ |0 b5 c* n( Tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
6 S, a/ w: z# X9 A  cy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 V9 Y2 I* j) X2 N1 Q+ X3 r9 q" o* [# g
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b+ w* Y- D" g/ @
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)2 ^3 j, n  V1 z% @. j+ T

' x6 L4 R9 y, @3 m5 [& {- o/ Sepochs = 100( j+ E; d5 r% I

- Y- ~" p# g. ?4 alosses = []
8 c' n& b4 G( d8 [2 ofor i in range(epochs):% _5 `" P- V# h4 |& n* t
  y_pred = (x*w+b)    # 预测: n! N; Y* A, Z  Q
  y_pred.reshape(-1)
8 _) X0 h- \  l( a
/ n) |6 J8 {% P0 H' ?! g6 _: y  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss# F0 l+ r7 r) B9 w+ o* M
  losses.append(loss)* ^0 K! A1 c+ R
  
3 w3 S5 }( |3 H( |! `% H: J& f( b  loss.backward() # autograd
, d9 r2 m( A* c# Y6 D  with torch.no_grad():
. v0 e$ Q, j- o) j" a% t    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
9 r( e( I) b# F: o, y    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ( f) ?& F6 ^) w7 @4 ^
  w.grad.zero_()  : b4 ~# {+ m! O' d, m
  b.grad.zero_()
& d/ Q# U/ `( K* B0 g5 }
9 N" i2 S6 R4 K" m: Q9 r9 Vprint(w.item(),b.item()) #结果& h. m% ^* o- b; _& ]& u
, L$ ~, M0 J1 I# p8 e" F1 {
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
) N4 o* v+ q1 g' k- y% o  m----------------------------------------------2 C# t9 l3 ^; o9 U/ m, R
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。
0 u* h; W& Z3 T3 W+ P" h高手们帮看看是神马原因？( T6 W& V% u; ^$ F
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
3 T8 P% z/ N$ a2 r& m% W' u" y5 B6 L1 {0 P1 j' U9 x( d
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, v) I0 O; I% _# v
-------
+ v# A  O& g. i3 q2 K" x: A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。; I8 |+ H) d0 \6 o  j9 Z
-------
$ u1 }: {; B! f7 D, N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
8 V! J' G' P2 n  h# J/ G9 o6 l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？
0 e2 l+ x, }. v8 [-------
9 N) R8 _1 Q7 H( h不好意思， ...

9 E. |) y/ s) Y* l' b谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。1 V9 Z& w" K+ l$ d0 g
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 ) o9 e/ M3 l# p, H2 S( G; v" u
雷达 发表于 2023-2-14 21:52" x1 z  h# {" j& M, i
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。5 T  z+ |% q; i1 U
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 ...

& o' P+ _7 r5 K% J: v% o
* D$ |" [* Y' M; q8 z, `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。
3 P( t4 i* w; y& I, V
: x# ]2 ]1 p0 u4 P( [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 , Y% o3 U/ S4 v- U' x6 @
老福 发表于 2023-2-14 22:00
/ R/ m7 O. l. Q7 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。  q+ {7 w# m2 H% `0 \
4 }% ^" _. |9 u" ?
或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 p) y* Z4 b( o

0 d4 z) |2 ~0 a9 h9 Y* t你是对的。& C/ d! z: B+ m# y% V. l8 P- F
去掉了随机部分4 y5 j4 E1 K$ I8 }: x% C
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
" j7 I$ f0 G# By = (x*27+15).reshape(-1)0 n, O, C1 J! ?& }* b& K3 F5 q

+ ?+ e, }3 z; W4 L! J* T% y循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了, S' |+ b  u( {. _4 Y) }: ?" o
w , b
- n  E# |) T: D8 s' b27.002620697021484 14.826167106628418
3 T+ V, S- B' O& a) m* m6 f& A+ c
: h9 W* y4 `6 I" L* e0 D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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