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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 ' E: A. p6 h2 Q2 x- `: |

. X! V" j4 _! X7 S* E: d6 j为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
- G# x& g7 B2 T2 k, X7 aPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. z6 `: b; Y8 J% F2 R
----------------------------------------------
2 V9 A" q8 n, T" g  g3 \import torch* L6 ]0 N5 y- z2 c
import numpy as np: C" }: L% I: o6 R4 ]" d" p* k
import matplotlib.pyplot as plt
1 i# a4 G6 v5 {5 Himport random+ t2 k9 O; S' D: ?) I  Y$ q

3 a$ G& I) \. ^3 a0 ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): T* M  w5 _" Q. {8 x, y0 B
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15! O4 i( k* [  v3 r

* N  q5 h" x; F# aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 Q$ }  w& m, a+ o9 [8 w/ l
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
' ~/ o2 U3 u) v. B: v
) r/ h  A4 u, m* p) vepochs = 100
, m+ F5 C% R9 }& C6 g. p
% [6 `. J/ E% Y5 O/ Y8 i! ]losses = []: \. k: F5 ^0 I' `: q( P7 R
for i in range(epochs):
' q& F; N4 o7 F! W2 f9 i/ m2 x  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; X- L. \9 b& ^0 W8 R; {  y_pred.reshape(-1)  Z" r. z* L2 T5 ]

1 o# p7 U2 _$ ]7 g; D: q; U  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
9 k, G' M" L; Z) n& }$ j  losses.append(loss)
2 k! o# q' `) U+ w9 w6 [0 z  
5 A% I$ V9 a% {5 Q3 G& E# ]8 L/ L  loss.backward() # autograd& R/ L+ j3 j, J' d1 T
  with torch.no_grad():
3 E' E; ~) h7 v0 X    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w9 ~9 [. i9 [4 A  }9 v
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
4 |# O; C6 k; f' u  w.grad.zero_()  
2 p+ {, _" |7 W. D; p& i0 O. W  b.grad.zero_()0 b; n5 f" f0 P' V+ z
# F" U( x& ~0 j9 p& w
print(w.item(),b.item()) #结果
0 E5 F, W( J  ^$ [) V4 I1 ~: x" S2 B9 U! m5 T/ B
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656253 x) c% V" d! s7 c5 E% R) _
----------------------------------------------7 {) _! ~' L) k: s3 u- x
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。( K8 Q; d* Z! |; R) m4 |
高手们帮看看是神马原因？: x- x& [5 v- S* H: d3 I  w' X8 Z& }
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 ' ?- U" G% A& b
/ i  ~4 k2 b7 l$ k6 e4 r
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 x2 r: c$ Z* d; G5 |5 E
-------
8 d3 X/ n& C) G5 V# x1 z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。  F  R* g) N, R- o# r, i
-------
' s$ J+ H5 ~" Q: a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
( ^8 [& }7 t# m" 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？4 g& Y" d* o3 X5 k) H& k2 y2 f5 x
-------
" @3 b; X3 c1 T, I; s& ]不好意思， ...
: D) q5 l3 \6 L) _- m. k+ `. f5 \
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# b' E5 ~9 y! z' V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
$ m7 I& \" l' L
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
' Z+ y$ L: V6 Y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* u% A% B; n. a! E, W7 S3 r6 b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 ...
. @" ]# ^0 e! @: \3 c1 p

, `6 `6 S4 X* s5 H7 k8 x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。6 N& s2 s$ s5 H

# e5 Q/ ]" \3 D- O& J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 $ f2 R& p; \5 a
老福 发表于 2023-2-14 22:00+ |7 ]2 h) r0 [7 }1 ^
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。- v/ S0 Z( N5 J! b2 G3 k
, I: |- |+ p  S, G5 O$ E1 f
或者把b但的起点改为1试试。 ...

4 I9 `- ~4 F+ K' ?6 g
. z6 `. ^7 V2 ~你是对的。
( L- g6 b! @3 a7 x3 x去掉了随机部分
, @& `, }2 t' K4 p#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
) ?2 L. Z( _+ w) G5 S9 hy = (x*27+15).reshape(-1)4 E0 z- B& G, Y* s& j
( B  \9 ?# Y# ^
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了& X6 r, G7 p9 Y2 H
w , b$ \  P/ j1 H7 x' e7 v6 b% v( L& c
27.002620697021484 14.8261671066284186 R* N( z) X4 y( {1 Y

; x" H* j; Q- ^# i2 \- J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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