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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 ! c( y" w9 `" ]' u3 a! g7 P
! H' `+ N2 m- B" ^
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
  P3 e5 y5 Z, u* N' G( nPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
/ Z0 ]& g, D; E9 ^1 X9 F0 F----------------------------------------------2 S8 f6 S" |3 E7 i; p; X% F
import torch& M* m( l3 ~- M2 ~4 `
import numpy as np
/ [9 f5 g2 j) O# r+ j& A: Fimport matplotlib.pyplot as plt
9 w8 k/ i  B$ M6 gimport random2 o; h5 J. Q8 J4 }
; q2 a# e, n8 o! {3 Z
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))4 g0 g" `. F) R
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=159 Q1 k, B: o4 Q3 j
% n6 m/ ?$ f8 w; M/ ~. ^5 }$ j9 C
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b( s8 @* O; Z4 X/ G
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
+ `1 c9 S( s# Y0 D; O0 @3 W* R9 N$ d+ l' z3 m% m+ i
epochs = 100# a" c) c: A" D2 g2 j# s% y

! X2 V  T0 X. A/ z, q, Q4 Mlosses = []+ f0 e( u2 x2 V7 L/ ?4 J
for i in range(epochs):% L! D/ p2 I3 S' {* A2 @6 c
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
$ N2 l6 H7 J1 A5 x8 _  y_pred.reshape(-1). v9 Y% M1 `% g2 z# |# [
# @" M" H( R& C) W) l! q
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
. [3 b4 e) V* c$ a! B, M  losses.append(loss)
- y4 e+ S$ m6 j! I  
3 [: t- g3 A& |; x2 i# J2 E  loss.backward() # autograd% N7 O5 n2 f5 X2 `8 O
  with torch.no_grad():
: k0 l' g# x1 y7 R7 W    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w; d6 R  n$ x4 m4 @
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 H! ]" e; E7 r1 D6 _6 X" H" A  w.grad.zero_()  9 v( r! W) g& i1 @7 t: t
  b.grad.zero_()* m+ N4 v4 {* ^  ?3 o

) U" W9 p8 ^( S+ qprint(w.item(),b.item()) #结果
9 e! k# \7 ^% ~5 m5 V; V6 M# |7 q8 g/ S
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625  L( c+ w3 _* @% ^$ I
----------------------------------------------! [) n# y5 Q. D& B' {. A3 J9 }
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。& q# d: V# X4 ^* H. v1 |) C% E
高手们帮看看是神马原因？  C5 U/ G, M4 c* w$ B" ~
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 8 j4 O- M5 H; [( m7 Y% f" d: q! Y

' r7 f6 @4 M1 _' b! G) E4 p6 I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？
3 f5 r  ^! e# Z% @-------2 W, N& p3 p8 ~% ~
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。
' p2 F, {7 j7 C- k8 {; A) K1 j-------
8 g3 a( j) `: h* Y2 l3 y: c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# c# U6 [4 r; h( H9 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？' w* u% ~- B: B5 g7 R. @& t
-------
" U! ~  q% N9 }' e不好意思， ...

* w$ p1 m( F  Q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) z( R( X% u& r/ A! \# r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
* A7 O7 L+ g) {0 }8 Z( J" _
雷达 发表于 2023-2-14 21:521 g5 u6 f, X6 @7 o( f! s& e9 k
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 \( ^" I) F) m2 t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 ...

7 j0 @) k  m7 F: x# q3 y" W. i9 L7 L0 J
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。+ p5 g( I% r) ]. n' F
& x0 T% T3 W) I4 ]/ _- m# i
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 9 W8 v* w+ T) R1 K
老福 发表于 2023-2-14 22:00
  K; s2 `3 L# v7 }: h4 x; g1 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。
; V) J+ A7 ~& ?2 ^0 }$ c# v
, e, p) A2 i* I8 |, `% m或者把b但的起点改为1试试。 ...

9 n0 z& f7 k4 Z1 |8 v" `
' k  [/ z  T' k7 J你是对的。
6 x; g, u- B8 p- F去掉了随机部分: b2 b0 a5 `* e
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
' `. `$ @; q* A& \- b2 e. py = (x*27+15).reshape(-1)* O, U6 y: h, O& x" x# H

) o/ w9 I) D$ V0 l' N6 z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了& R# ^/ {* l6 O. ~: M( W: g
w , b
. L; I# ]+ j  t* I5 A27.002620697021484 14.826167106628418% o) z8 S( ~, x& b$ ]9 ~' N, q( x% l

" O7 T0 N! j% w1 \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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