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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 # w/ y6 X) Z. l# P, ?4 {+ M* @

6 `4 u, }% j/ R( c* t2 F  N/ e+ x# K为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
- m8 |" k+ [8 V4 @Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：" D% f+ t% |. `# {3 a' Q+ M# m
----------------------------------------------
& B2 n& }; [$ w2 S; P* rimport torch$ ]# e6 |: C4 r# `) K) r0 [, f
import numpy as np
5 |# T  w8 T( @$ S. Wimport matplotlib.pyplot as plt! b; D4 k. X/ u) V# P
import random7 N2 q0 _" `6 E0 F! P
/ e' W2 [* U& K
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 ]3 o0 P' x! U2 L0 D! W8 J" wy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=159 e: s" c7 z! H! q# [" v" l
* z, d) Q( o0 F& l0 w) n
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 S! A! R) _' b/ d: O# ^b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
5 }; r9 g" ^4 D, s* {) m0 W" \5 N& r; i; _2 q. U
epochs = 100
2 k. {1 w/ N& \% T) D; D4 p# i  d5 a8 U( E$ s6 Z3 h: A# u7 c/ J- v
losses = []& ?  {5 V7 b5 N3 ?7 y0 k
for i in range(epochs):
2 q4 P) B  {9 o* _: m  y_pred = (x*w+b)    # 预测
. }( {1 v9 t1 o  y_pred.reshape(-1)
0 W' q2 h5 _2 w! I " v: S0 f  h4 ^
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
/ v- |, @( y7 l% v# G  losses.append(loss)1 O' O- d& C- [+ u
  0 t, C. z+ a" D
  loss.backward() # autograd5 m9 d3 O0 ?/ Y" s! L
  with torch.no_grad():
! A2 }5 S! w* P, c0 g    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w  g" R$ d% @* [  |6 {
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; O. g( E6 `# W$ P+ M. a
  w.grad.zero_()  ' m# `; F7 d- e: D
  b.grad.zero_(); c; o' a$ U: B5 V2 Q7 r! e

' e/ {+ a3 f- R+ W+ M* L# pprint(w.item(),b.item()) #结果; n9 u3 }) h( y/ ^' F! ?
2 a4 }9 }' w* A& u  s" j
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625$ @+ y' {- r( {5 t
----------------------------------------------. s! p+ k1 n3 h: Y1 M
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。1 T% n: l! g2 j  p  N) c. t. n( h
高手们帮看看是神马原因？
2 P) j# t0 {. D  `
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
$ B" D# ]* G/ M2 }, p- n
9 R* ]; i  D! _. A& w: n+ q7 E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？8 w+ q2 Q8 R1 x* Z
-------
& B* ]( z% x/ f; 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。
5 B5 u9 t! O9 V4 F( m0 b  A-------
! b# Z- @& J% o: 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
+ W, Q" j" n, N- {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 A4 S9 L; v  p9 C8 Z3 }# _/ F. ?-------
' Y  C0 A: `; E不好意思， ...

& J5 E$ {  L  R谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ x5 e/ Y$ f2 l9 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
5 a7 u0 i/ d7 l5 Q: j/ Q' p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
$ l5 u6 T4 S+ c- \# I谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# I) j( F; j% u  X6 j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 ...

4 w2 v& x- l2 ~4 e0 P8 i1 L& J- K, K- U$ g# h
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。
  P1 |9 E- K( X; O" K- Q; m2 K+ \5 C/ ~
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
" t5 Y2 w7 @5 N3 e
老福 发表于 2023-2-14 22:00+ m5 I1 E  k, \
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。
; {, Z* e- X( d; ^2 F/ x2 y
4 V+ G8 l3 A' j& r$ i* M# n或者把b但的起点改为1试试。 ...
  C, V# D, O! {/ v' X" Q  i
/ n/ N& j1 K0 D. q% P+ I
你是对的。
; q' L3 @) P$ O8 |% h去掉了随机部分
9 R: G4 Q! [! A1 h* J6 Y! g+ j6 a#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
6 Z$ V3 }" D0 H- G2 q3 jy = (x*27+15).reshape(-1)
0 N; U2 a5 l3 z% ?) S1 ^0 F  w9 z. A6 p
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& c9 S  [. I0 B8 x% Iw , b
3 @4 y0 {, m( b+ w; J27.002620697021484 14.826167106628418) A& m! m* E: K- H

9 ~- p& L2 Y$ ^* Y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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