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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 m& s7 I, _' v- e

/ t) J' q: ?. h2 X$ W# F7 h' a; n为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。/ B4 h& a* o* i  ?& k* y
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：  I+ A9 ~; u6 a9 y
----------------------------------------------2 c+ @# a0 I% _( M# b
import torch" R. m, e7 x+ e
import numpy as np
* S" g& N8 Y' C, n! Yimport matplotlib.pyplot as plt- z- a6 S+ \6 a1 B' _0 \" @( ^
import random7 l4 Q  _* W  @& F' B- E0 z
7 K% _9 x" N) L; L% o
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 J/ U& D9 j- q) jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=158 ^' N# i6 ~) K" J* d2 L
' T- U) J9 s* A2 ^! ^" p- }1 q
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
3 v6 I1 f3 k9 |) `  s) T# Nb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ |: B5 G2 o/ P) d2 ]
) e# ~, e0 \) j
epochs = 100
! U+ P' }& J9 L6 A9 j4 x" l1 i& R5 ~& ?2 r
losses = []/ s0 l# ?) M1 h! @. L
for i in range(epochs):4 ~2 h( J2 D# J0 Z. E
  y_pred = (x*w+b)    # 预测+ G0 w) K) c2 E! G) I
  y_pred.reshape(-1)- Y$ w/ N0 z+ s/ A0 U5 V- _

$ u, q# i9 q$ h" }( r  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss; F# r* N0 ~6 m
  losses.append(loss); U' r" f% H4 E/ R* ~
  3 a  @1 M" D9 I
  loss.backward() # autograd
1 g7 z: K8 i/ I! E7 y& M, ^1 j  with torch.no_grad():8 R0 j& ^  o$ A2 q1 L( N/ p  g
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
( R9 ^3 {/ N1 |    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
$ c9 O  ]# s- X  I1 t: }: X6 N  b& c  w.grad.zero_()  
5 j2 z; G$ p  f4 d- W. L  b.grad.zero_()
, N- Z6 p' c- \2 t7 a( ]7 a$ \
8 t0 J# M: g& l5 A0 cprint(w.item(),b.item()) #结果
5 X' X6 `- }; h; b) T0 [* c, m" l% T0 g: A, X
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625; ]. {  P9 P' p( w6 X6 o
----------------------------------------------
& g+ D) v; S, B! M% D; J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。
; i7 \6 C; X  x" q$ N& s高手们帮看看是神马原因？! z: ?7 ~' B! e- P# [. j' u# k
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 7 C! Q) v7 Y# k7 k7 w  s
2 D! t9 v' V: w) C+ O7 m5 j
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？+ Y: f* l2 q  m
-------
  R+ ?, Y; Q2 f6 I9 z7 W* p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。
" X5 q' N7 c7 g. G% F& T-------1 b7 }, i) o5 O
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
# |1 {. @  K$ x/ ]4 Y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？
- Z" S0 a: i: K" o" s  A-------- N6 P4 W- k5 {9 U5 c8 B
不好意思， ...

* L& g5 o6 U8 F! b. Y0 I2 t谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 [3 m5 M( u: \- T$ j9 ?& W
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 6 @5 G; @4 e& Q
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
# O" n2 Y: [) ^' D' L谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) D* e6 s- ]* i3 ~# r$ f4 o" O( W
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 ...
* J) t* J, M. N" E2 E
; ~0 s' F5 [/ U$ F8 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。
4 e8 s7 ?2 G5 u$ {4 b' v) {. j2 t# }) B: N5 r& J6 M4 X
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 + \6 ~- v3 `6 {; X* l
老福 发表于 2023-2-14 22:00! r9 J- X+ x& L/ P5 n' t+ n( b) 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。% S1 c0 \/ g, ~5 X- L# E
$ I( k$ j$ }1 y9 A9 v
或者把b但的起点改为1试试。 ...
& H7 U+ r1 a6 `8 \
7 U9 K8 Q% W: s1 ~
你是对的。8 \) S$ }; r# p2 g6 L& k* k0 S7 z
去掉了随机部分0 j: [0 H. M) m5 X) z% b
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 g2 R  K( Q2 r, Z
y = (x*27+15).reshape(-1)* l  n6 ?+ J' \3 K

- _( _! P3 q6 y0 _1 ^2 }循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
4 j$ q, ^$ J2 d* ~" N$ r5 aw , b
8 {& G( w) q. {+ r1 R. u& L$ [8 o27.002620697021484 14.826167106628418
1 H, }/ Q6 B& z2 ]. X' x( X8 n# p
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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