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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 9 r% q5 N+ u* c$ Y% k6 H

7 {8 G0 y( D' u为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。. W, c/ V0 H8 S! j+ P
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
! h1 U1 ^8 q% D% w" A  |----------------------------------------------
: l, G+ o9 c1 [2 ]2 T( v) v! {import torch' R! x/ c8 G8 o, `! |
import numpy as np8 n8 X8 Y  \% B8 p3 |. E/ N/ |
import matplotlib.pyplot as plt
$ s, U5 N- I5 Vimport random! X8 v7 p5 |0 S3 `" g
( [6 L4 `6 j# V: p3 ?: h' p7 C  y
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))& W4 T, T& K/ l# x& n7 }0 S. n
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=154 ^5 I( p% Y  L0 o2 q# p1 M! C( p' n

9 {) D4 Y8 f: h' n& ow = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& e% W! `. n# w! cb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
8 z6 H/ T( x) @& }/ l5 j* D0 d; A/ c1 e1 C6 C$ N
epochs = 1003 M( O3 X& A) {' O# V
5 Q" P9 p/ g2 V4 f9 b
losses = []
4 [; e) i- X# b1 u, }for i in range(epochs):5 ?/ o9 r$ ^  u/ f
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
/ [# {. [9 C$ b: u  y_pred.reshape(-1)
9 C" E' x" S9 e& c$ `) Z % E* R7 i9 r' h
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss6 M/ Z% ?6 J& L% d
  losses.append(loss)
7 t  I7 m' q: u9 N  & [" B- ?% p; Q. E" E
  loss.backward() # autograd
( k7 `8 X3 x# E+ e$ r  p% d  with torch.no_grad():. y0 x0 b# H2 x0 u2 x( [
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w. ~) d3 q, N) Q0 A4 y6 W7 |, w
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' L% s7 g3 J6 H( Z4 F/ B% h  w.grad.zero_()  
% s' v' F2 O5 X" D" o  b.grad.zero_()
2 r& j8 C9 g, Q9 q! b& D. R% d( D* e9 B: X" o( `: U
print(w.item(),b.item()) #结果2 ^! @/ s9 @5 J! {
7 w! M4 n% R& }! B
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625* L6 s; r; c" V# R0 e
----------------------------------------------: D$ m8 X! N/ W3 ^9 |
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。
. i! P+ x% a* L, z3 N2 K高手们帮看看是神马原因？
$ y' l/ B) s2 o3 g
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 4 ]/ J* N6 k, P3 p" `- r; p1 x
) u# b( _: ?9 k
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？* u* k- F! u# X# d7 ]/ c1 N
-------
+ B. S5 A$ Z! w- i+ S$ l+ o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。
; K$ V& i& _# \; h6 A, k0 M-------# ^* U! ~$ _6 f8 W) ~7 D- [' t
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
; q( o' s2 T- [7 b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？4 s: K' O( U! \' z
-------7 I) I2 j/ l7 K/ c% ]5 Q! K
不好意思， ...
/ L- E: J! G/ l" C
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。5 F4 \" e! N/ z7 W  f$ I
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 : `$ M' X7 ]2 Y7 f% N* g. Y+ x
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
: H& ~5 W0 V+ E0 X. ?+ p. e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
% U0 p) z* H6 P$ C9 C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 ...
: ], r& q( p) M- \! b; [
5 N0 d5 T; ^7 f
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。" a0 J. k$ Q' b
5 y! S" {4 e6 ^' f
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 o  {, y9 r& A, f$ ]
老福 发表于 2023-2-14 22:00
% ]. a( @# Q( S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。+ a7 n, y& a; S7 ~0 X1 ?

7 d; R! \' `! o或者把b但的起点改为1试试。 ...

* t: n5 g& l5 G8 B( b8 E
  Z! o% ~# v) a你是对的。# w# W1 z3 b3 m. M6 y
去掉了随机部分0 j& H- k& w8 v/ h4 h3 G, N* Z
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
  h) e, U6 a$ S& ^- my = (x*27+15).reshape(-1): o+ C# W8 d& M0 E3 G: W
# R7 G% G, v$ W$ m, b* _
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
' ]& Y" a, `' o8 k- C' Hw , b5 p0 c3 E" W9 L; h. _% u
27.002620697021484 14.826167106628418
  g% U5 t' G8 u1 H' X1 E, s1 o. `: A. a( {0 Q1 _$ h
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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