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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 " I* a8 {% d. h) G, k, C3 U: T

3 ^$ G# v. M+ D4 v为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。2 W3 ~- h# [9 {/ K2 P2 v
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
( ^/ ]" c7 o6 t3 a$ z----------------------------------------------' F6 ?/ ]) e" |) q9 N
import torch( C, |+ Y8 ?6 j! A& u
import numpy as np; H% m+ D% a2 V" S1 v$ ~
import matplotlib.pyplot as plt
: B* @4 `. Y% }/ \. `import random
7 `5 I  j" v% M8 s+ e. G+ o6 E
$ \! {5 b/ Y2 P+ I' p' h  v4 X+ Q$ Yx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))- f6 G' R. d' o! y, g
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& z" H7 ~6 J9 ^  R, i
# W% L( ^' z( m, t- Z4 j) V
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 e( P0 d+ d6 F0 b- ^9 d% Q
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True). Y' c3 Q: e/ W5 _* l: j
* E0 E  w, I7 n$ G  |  M  r
epochs = 100
# Z! S, i- ~' M5 E' {8 ], D; X2 u# X4 ?& D+ m& R2 c
losses = []7 o( f, X, U* d/ D) t; D
for i in range(epochs):" k5 ]8 O( t3 w# g
  y_pred = (x*w+b)    # 预测5 [  K/ T  m" J3 ]& d
  y_pred.reshape(-1)0 }' F4 @- C/ F6 A- R

" [9 y9 c9 }* M" @9 ]4 m! h# b7 y, H, V  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss* |2 b! Z8 B& r( P/ M' x: A- M. q
  losses.append(loss)
# a$ {* g! g! v7 a! y+ X  9 v+ X* K- r/ O0 N" l) Y( l
  loss.backward() # autograd
& {/ ~9 q5 e7 C/ t, C7 j  with torch.no_grad():1 i/ {2 H) u. o" k! ]' P) t
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
$ ^6 E/ H# b0 N" T" K( O4 H    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; T! v- Z9 p3 r9 C
  w.grad.zero_()  
$ \4 V2 C* R+ @$ P% {0 Q9 T  b.grad.zero_()
6 T" E* i' u" m
$ p2 m5 ^+ \6 I+ p4 _4 Iprint(w.item(),b.item()) #结果) h2 \$ n  _/ J

7 _  a& C0 F6 A/ I  X8 V' ]Output： 27.26387596130371  0.49745178222656259 g! S! J) }& ^1 u! C
----------------------------------------------
( v0 L7 d6 `% S; a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。
9 N+ h" m: O7 B$ ~高手们帮看看是神马原因？5 A% i# a  r: c: H9 p9 G5 {
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 @, H6 f6 K! k% V
9 T7 x- `; y" X; I9 L5 X2 T  O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 k' q) ^# i0 f( G& Z0 e/ Q6 ?8 R' P-------$ p' \" e) k. V$ e7 X+ }1 w
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。# V6 x+ n& N! u' J$ T4 x
-------
% g$ v, o5 o* D' N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: |& K; p$ R  o
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？) f0 J; W' q/ @5 i% A1 R) T7 m
-------
" c/ p" x$ t4 S+ V不好意思， ...
# k/ L7 O8 w( I5 Z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ K7 `7 x& O! {, n1 `+ s) t  I
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
( f$ t6 c4 Y3 \' k
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
; Q9 L' t0 n* o: P; |1 |谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 z! H4 e$ u: Q2 |
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 ...
: P" i5 q9 ]1 @1 i
  u( H! X% ?# ?) L+ w+ `2 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。0 u8 J; l# Q( {' B  t% a! w
0 [/ H% }3 f- e/ l
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
. J$ K( d+ s+ @" e
老福 发表于 2023-2-14 22:00
4 v! P; [3 S& f- D* R6 o$ _/ M( ~# 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。$ ?& K7 c' q  }0 k2 X) ]
! [& G) h# a) [5 G2 \! p  f* p9 A
或者把b但的起点改为1试试。 ...

8 K4 q2 d* f) Y& o# l( G- ?- w; _0 E1 b$ n  u6 C
你是对的。) G* r& }8 G1 q
去掉了随机部分
/ l/ b3 _% M# T/ S6 y#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)5 I, ?; H- [  d; U. ?- M8 l; a- A
y = (x*27+15).reshape(-1)& w& w( F/ m- J% K3 y3 P' B. J

2 G  W! ~# }  d6 ^循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
$ T& l# _. H& z( R6 N- ow , b- q8 H6 V2 B! C* t5 l$ M1 A
27.002620697021484 14.826167106628418
* N; u* a6 z$ M) |  L3 m
+ A0 I/ s; I( l5 g/ y! C/ P" L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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