爱吱声

标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd [打印本页]

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作者: 雷达    时间: 2023-2-14 13:09
标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

# \* i) ], x8 I( B8 T  j0 j
4 Y% e1 `! `& s/ X" j: t8 g为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
: c3 w7 U: _+ C  H  cPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
----------------------------------------------
* x% Z0 R$ `& ^2 rimport torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

" ~1 D% x+ x  P2 J( q5 Rx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 I! N  }! w) p+ d: ^- uy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15

w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)

4 l5 k0 q9 W  D$ p7 M0 Vepochs = 100

; \, Y* h9 O2 [& i' rlosses = []
' ?5 |! e1 i7 J" k) G" z5 Z. Nfor i in range(epochs):
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
3 q' _/ d' B0 Z1 U3 ^3 c# z; J' W  y_pred.reshape(-1)
$ k( j9 k. ~0 a8 l8 s1 |* t
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  losses.append(loss)
  
  loss.backward() # autograd
  b+ T- O: f4 U# K  with torch.no_grad():
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
) A- W$ Y7 i, l. h    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
  w.grad.zero_()  
9 F  P+ h5 `2 @  b.grad.zero_()
$ b+ k4 H; Y. ^6 m5 d
print(w.item(),b.item()) #结果
; s& x6 |# a& x6 p9 Q
( W) n" ]% o) d2 MOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
, `- B6 f4 c, C7 C4 ]----------------------------------------------
1 ]3 ~) Q7 p8 U; P; }' b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。
高手们帮看看是神马原因？
; J" A1 F$ q) g# N- d( i

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作者: 老福    时间: 2023-2-14 19:23


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( n- g1 _$ P1 S  i-------
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。
# j: }$ ?0 L" `: |5 N7 Z9 @-------
) t( E" o5 n# `) ^8 y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。

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作者: 雷达    时间: 2023-2-14 21:52

老福 发表于 2023-2-14 19:23
6 p5 G% D, R8 a: M# c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？
- H1 l, |! ]1 V0 S- D* W" Y-------
不好意思， ...

3 T. `0 ]* O! B$ E/ V谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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。

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作者: 老福    时间: 2023-2-14 22:00

+ _- B+ i$ T: {: I% Y

雷达 发表于 2023-2-14 21:52
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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 ...

6 f: t  Z1 K" Q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。

或者把b但的起点改为1试试。

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作者: 雷达    时间: 2023-2-15 00:25

老福 发表于 2023-2-14 22:00
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。

$ j2 K$ g" W! Y! S或者把b但的起点改为1试试。 ...

2 O; r) E* b% ~- n' H$ A0 n) \- @. @4 w
你是对的。
* ]. T4 j; W1 _& R去掉了随机部分
. _- r. H. F! K' ]$ y+ D4 @#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
# K+ B& ~7 P9 L4 |# S9 D0 j& oy = (x*27+15).reshape(-1)
) E. }; J; e2 Y2 |& i6 l: j- H! z
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
w , b
27.002620697021484 14.826167106628418
9 ^! G/ y' d. G4 ]& A3 x6 M
8 e* x) \$ D- V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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