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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 " g9 v" d) V( ^4 ~' \

9 L  E8 F4 C, O( P1 [! A. a+ Q$ k为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
, ?5 C9 T( ?- ~6 M/ U4 jPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
: q9 k+ ]. W, u/ _----------------------------------------------
' i% P+ B) f+ L# y5 S" @3 z# _import torch
4 W. c9 l5 G; y4 l6 U, r+ F) Wimport numpy as np* p; v1 s2 X' J& |) H8 ~, J
import matplotlib.pyplot as plt
( C0 Y6 M' M& u, y7 O+ b; j! @  mimport random8 {9 l+ A. m1 d4 b) X6 r

. c  Q' O/ R8 H8 j" [* g: S- g8 ex = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. I: I" W( T* H: |; ^y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
. j' Y# d  }" t; I0 ]% Z
: B3 l. E7 B% ~3 ^, Z* p' v8 M2 |w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& h  b1 L: ?5 p; i  Q/ mb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
( Y, U: w! n$ l8 v* X5 c
  P9 g( ]7 b: s( Z% pepochs = 100! D- w$ _4 s' _: |. o% C
$ m* F8 ^3 ^9 E3 }* A
losses = []
* S& ]. L1 h% F: Ifor i in range(epochs):
& A* r0 U0 W. `' o* x9 \  y_pred = (x*w+b)    # 预测+ b2 f) Q( D; g1 p% q) Z9 [0 o
  y_pred.reshape(-1)
. s& z2 W+ s& R 9 n3 B( g; M' b0 G  Y# ?
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
$ u" K" W  z9 f/ Q- e4 A  losses.append(loss)& e8 H+ M- G" l2 c
  
1 W" V  x) X4 a% W- N6 y: Y  loss.backward() # autograd
1 I& C7 R6 K9 r  e& X" m# _5 G  with torch.no_grad():5 [4 c) o: J' A0 @
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
  ~% ?# _; Q( y4 m1 C- S! z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 2 D; `! |: ]# w# c7 C  d4 p
  w.grad.zero_()  9 C, s  ~* J1 w1 k8 R, X
  b.grad.zero_()! i0 O; r* F9 U3 a. A
- S( D' G9 L- K/ K/ x8 n/ f; B/ }  C
print(w.item(),b.item()) #结果9 Z% c% {" ^1 e2 u$ q
; F5 k# ?& P+ e9 P0 B) b
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
4 I0 D  m# s8 W& [; R8 ^, M----------------------------------------------5 g) n6 S$ s7 \# W' Z+ 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。
8 A" f( L5 L1 J4 B# R- t0 t7 a高手们帮看看是神马原因？, e9 J# F/ j$ P1 {6 o8 g. c: W% ^
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 1 i. a" e6 v; I7 K, j! @

8 |3 o$ A8 A$ g/ O$ I2 I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？
5 ]1 w1 F& g6 D% ?-------
& D. @6 h) ?8 X5 _5 e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。
# x" ?6 ~; l  _" n+ [-------
' v5 }* n1 p, g$ j0 ]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
0 ]2 \, Q, w% ?  F3 ~1 |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？( s+ I1 T& a& M( L. t% P: m4 h& b
-------
" W3 c, L  D# z% T6 O3 N不好意思， ...
5 L' m' V7 b, X
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 e8 F# b7 G9 l) W$ m: a( 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
+ L! X' w( ^3 z+ I6 Z; a* k
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
) j. q5 J1 c# b! M% a谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
. ^- ^6 R7 E7 s& {; W# Q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 ...
$ E% }& v  \3 h+ K9 p# x- f

- f* ~: O) X. Q+ C! k0 X8 }* j/ j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。+ A! }. S1 R0 t1 |; k0 K

4 Z: c5 z0 Z; n5 r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
, O5 F7 V) o1 r4 ~& o
老福 发表于 2023-2-14 22:00& p" C8 o! ?2 Z4 u: X, f- a
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。7 l. D9 a* N  q" `

6 q, `2 u3 z6 B# }7 N3 A或者把b但的起点改为1试试。 ...

2 b, }7 |2 _0 b7 v: V- L( T; j+ F: }8 A
你是对的。
% A" `0 }4 B& s8 O+ T去掉了随机部分# u- l1 f) x) u: f; V3 Q
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
" V/ W5 G% ^/ Fy = (x*27+15).reshape(-1)
. W9 v9 Z% Q' Q* l3 H
4 K. x+ h" K. }! z/ }循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了( T, B$ ?0 U  l& G
w , b# F+ Z0 W3 }+ `
27.002620697021484 14.826167106628418
  t! P7 ?" Q2 h6 l8 O5 ?; s' C: D6 N; T3 _
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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