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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 f( P& L5 M  j, p9 _8 i7 r
1 n/ n. E2 z; E1 \4 v为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。/ C7 n& i7 ^& r& {2 C" M+ z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
6 z- b/ T+ E, X& s----------------------------------------------! m# q. d) s$ p( t- w- }5 O' S
import torch
& l3 T- N* @* D1 w, h, yimport numpy as np
: l' D6 p$ G7 ?, H$ M2 Mimport matplotlib.pyplot as plt' ?0 J5 D3 I3 S1 H$ r
import random$ _  F! ?" s0 y1 ^

+ ]9 y. j4 _7 U$ k7 j6 w' ux = torch.tensor(np.arange(1,100,1)), Z4 k/ @$ {% C. v
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 H5 G( j' O; u7 _- K
7 C3 D" q7 H$ C7 v1 W0 c' P: M
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
0 l7 ?( F1 n7 s  D0 ]b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)0 I  b4 H% C' {2 H# C
' i0 @' ?& ~2 a
epochs = 1006 q( `! A( m1 J

4 w% G! L* v) b- I8 U: vlosses = []: T- ~) |2 C7 V4 B& l: {
for i in range(epochs):' Z. v5 s4 e8 K
  y_pred = (x*w+b)    # 预测8 i2 y5 s. J' p- A, [6 ^0 D5 M
  y_pred.reshape(-1)
  @7 u. y' U6 h6 M! m9 w  q% X
: T! D& q& w9 m# t6 D" u( E5 I  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
% D, _' t1 P) Q' q3 N4 _1 V; P  losses.append(loss)
* n! l8 a- q5 Y6 B7 `  
6 u( y: M8 b& m% U# d6 z4 ~  loss.backward() # autograd
# d: d! @, W. X8 W' {& T; c  with torch.no_grad():/ g% m! x( f. @# J% @
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' o( d7 f) |0 p: c$ v    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b   [3 }' `3 w3 \$ b
  w.grad.zero_()  , y$ A8 g. p) G: c- p9 g/ ]
  b.grad.zero_()
* j0 Y+ K' F4 t+ H0 ~" S
6 S0 d6 C, h7 u: y9 Aprint(w.item(),b.item()) #结果# R  G& o. t. u- K

' c9 E1 ?9 x8 v+ j! Y* @4 HOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625+ J# B( ?  |+ U' N  u  W
----------------------------------------------2 n# @, u4 j3 Q2 s8 s& x
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 R, |1 M5 I1 n* b) ]2 J% q
高手们帮看看是神马原因？8 \) \% l3 L5 \; T: M% Z9 R
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 * v  n% @0 i' V! B

( R7 Z- |; a6 S7 Y3 H8 t) p1 @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？; r0 g9 Z4 k! T, n) _1 b9 p* W  E
-------+ E: |# X( [. ]6 y" G: u" d9 |) |
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。
+ p1 T+ K  A0 m- I& _-------  ?4 t3 a6 `1 W! _4 z
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  `6 u; o# P3 k$ w/ H: u2 a+ ?
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 G* s* E% [
-------* P% g1 M( H6 }5 A7 C3 u1 k( J
不好意思， ...

4 j1 O8 w& L& ?" r谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 n/ T& @& }2 ^8 x. e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 ' E2 V2 j# s& P& `5 {0 H
雷达 发表于 2023-2-14 21:527 S- c: C% |; K. K/ L  B
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。$ @. R9 S$ G7 N& a
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 ...

- q. g. v) y" Y3 |5 Y: a/ a! w  Z) ?) T& v" G3 c; \
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。
1 ], ]4 q4 g. o& a0 H/ p! U: |8 H
) R( ^2 g  ?0 C$ d6 x; F! m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 ' L: b8 o( |9 T5 g7 k
老福 发表于 2023-2-14 22:00" I8 y; p" q* F" g
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。9 [, N$ V" M' @& I* K

/ P" V/ j2 O' V% {, g& r或者把b但的起点改为1试试。 ...

0 f- U5 C% t! B% Z* ?8 ~
; D' a7 z3 O, \; e你是对的。
' Z  ]: l8 G% R0 R; [: H, U去掉了随机部分0 K  Q* L1 d- W. K% k, _0 f' v- r1 q
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
, X, W9 B. e  ~y = (x*27+15).reshape(-1)
. q; h' U8 d$ B5 _4 }7 h0 {, _$ E' g1 H& F' S2 B4 v) R
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" g) x5 C& }. O  Z' e4 `( u
w , b5 H+ \$ x/ a3 T/ A/ ~1 m
27.002620697021484 14.826167106628418
' S; A' q: O" h+ q1 b
, G8 s/ ^* h/ P# k' x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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