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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 / h/ ]  M1 n/ b! h9 d

( g2 N" U' I; m+ o& V4 C为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
# K4 X$ H* v3 K. C5 N0 C$ K) E( wPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
3 ^+ h) Z6 h1 v3 J$ B; R----------------------------------------------8 Y% y7 _+ G4 N2 [2 B) @& e+ R- k) @
import torch2 t. l# t# ]* r( t$ V7 `
import numpy as np
5 u) v! v$ y" |( ?% nimport matplotlib.pyplot as plt4 ?5 }- y0 u2 l* i0 K/ K. r: f+ C
import random
# ^- `# y# r% `4 j+ n  \  }/ B/ S  W  B2 X0 J
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, n- x/ Q) u3 ry = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  ~; K4 \% _0 o6 z1 _2 ?
' ?- x2 D& D- z4 K, Y
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
3 ?' l5 ~+ `' M1 K4 E2 j# |b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)1 `5 T  q, H; P5 `4 [2 z

' r7 U2 L& t$ B& n. w! Y/ J# \% K( zepochs = 100
' e" x+ s; _& R9 }
; I2 _$ G7 c( X+ Slosses = []9 x1 g/ ?/ A( _: N
for i in range(epochs):8 U( b3 D  s/ x9 x) r* b7 ]" c' f& x
  y_pred = (x*w+b)    # 预测9 t* ~7 e. h9 R8 d3 X$ d2 j
  y_pred.reshape(-1)
1 L9 s, t9 m8 @) x* _/ m
3 ]9 Q/ c' u4 B; h5 X8 |$ N: t  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss% S  z; X! Y0 c, Q# V, i8 r  J
  losses.append(loss)5 r- f- T$ {% v2 H/ o  b3 }
  
" [6 J5 h% J5 I1 t- G( k  loss.backward() # autograd; Q. y, ?: s* {0 X. s  L6 f
  with torch.no_grad():7 v- l; ^0 c% H# R) E0 e
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
* o' k/ l0 ?% O' E, S$ \* V0 ]    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' {# r/ f3 k+ `9 R  w.grad.zero_()  
$ n8 Z; E8 ]2 F- K0 N1 P  b.grad.zero_()
7 z; x- Z* Z# F9 I
. j# Z; A( u3 T* oprint(w.item(),b.item()) #结果
7 I8 ~4 U: N2 u4 a2 M. ~1 _$ ]) I; S5 s! T7 A$ q, }
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
" q1 p/ U  \$ M# _3 `----------------------------------------------
' d: |: C7 T! C4 D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。+ B6 U. ?5 ?- f
高手们帮看看是神马原因？
2 o) g' S# G5 d* s5 x
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 9 _% J" j0 n% ^' \6 Q
$ G4 ?4 z6 J/ ^3 c+ \/ m
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 P, [" l- \7 F  G+ s& P" Y& l-------
( Q2 ^4 Y4 }8 Y' \6 b: |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。
0 ]) L" B' B8 l9 u& p1 U1 q# z8 j-------# P, A- z# j3 L  E) k6 ^( M5 ~
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" s" P# d) B' r7 q; ?- Q
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？
0 w/ a: A* f7 H2 E-------
. s) _  q$ p+ D6 j. J7 z2 b不好意思， ...

+ u, u1 W! d2 f2 r5 F' `( p谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ g' I9 R0 l( T0 p
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   n! D# H5 v& }$ D
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
* k' X, X) n# ^) u! M谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 ^" e0 Q% }1 C  m- z' N1 P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 ...
% A% S* `+ q; f0 O& g4 t

& b2 t* Z5 Y& K0 n% [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。
/ Q' h% X. s3 d. [3 I. ?: L6 P
4 O& [* u" f( v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 - s; ?$ a' a8 n* A4 K+ j8 ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00& g- R  P% z, A! f  p
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 G$ t; X% {0 b: |4 J( D
* a. x: S! l4 ^. j0 Q( z, Z
或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 J5 Z9 A% b4 G! y6 E& Q

) w# X3 P' l4 B2 U你是对的。2 Y# d, C/ Y7 |% b, b
去掉了随机部分
0 E) @  s- S+ R! I#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
( j9 l4 `. T) ~/ B& R* w2 ky = (x*27+15).reshape(-1)1 W+ I6 x. G4 @- F/ {& t

! B1 h, t/ _/ Q4 C5 z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了) z; Y% a. I  ]5 ]' z
w , b
8 m% l* X( r/ ~& e/ Q  d27.002620697021484 14.826167106628418( s2 {5 q: p: N) u: P
" j' J: s& H$ ?  O, v  X2 {
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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