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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" i$ Q( J1 C8 W
. X( x9 D4 _7 ?( o4 i. s  ]
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 ]& N! `+ }  a
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
6 s$ q3 n& l% c# z7 d----------------------------------------------
, O' M1 _' i: f( [$ i( U) f: pimport torch
  @& e0 J4 `1 g, l! Limport numpy as np: S8 [7 n$ C  Y7 I% J2 e
import matplotlib.pyplot as plt
: B" `  p* \0 N/ n( L1 Q3 Limport random, k$ l+ ~) n  c' f& R

& _2 [8 \4 m, g  Q- Hx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
6 w- [3 ?: g: p7 |; Q5 o% l: iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=154 X2 M( z4 K& m; v

" G1 P/ {( R# {9 Cw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
/ Q' F% k7 Z* o& L, K: F: Ab = torch.tensor(0.,requires_grad=True)5 w5 E0 y! @2 {/ s7 o

. c2 Q+ ?2 z' Qepochs = 100
1 `9 f) b/ b7 B- A1 I' w1 R9 g3 ], `: M7 z. M
losses = []  C# C; m8 y& [4 ]5 G
for i in range(epochs):: B5 g8 }; @7 u# r4 H
  y_pred = (x*w+b)    # 预测* x# m5 l, n( D1 ?* U
  y_pred.reshape(-1)( E1 ]' B$ A) B7 w' ?9 l2 F' I
3 y9 L/ a! l8 M; \- N4 o- |& x% x( M
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  m( H; b; X( X0 {- Q* i1 N) N  x  losses.append(loss)
* T7 ]4 e# L( ^3 t  ; L* c1 t  R- Y, D/ A# v
  loss.backward() # autograd
# w/ C; M0 {0 R3 F. p3 `! g$ G  with torch.no_grad():
* d, T( T7 ?! i$ k) ^; S- i/ o& T    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w8 Y$ B, j! z8 ^- t: A1 _. ?
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b . z: t$ U  R: C5 t/ O7 B1 M: L1 Y
  w.grad.zero_()  
4 l+ L/ A  u# z' e$ S9 W$ G! C  b.grad.zero_()( j7 ^' Y' L0 b& ]/ q& u' l% R# U0 k4 l
/ l0 f' N4 v0 X4 u+ b. k/ t
print(w.item(),b.item()) #结果, i' j& M/ J: X) F! V

1 m# X7 q% ]# KOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
: _+ r4 H& d. j9 S----------------------------------------------
6 j9 d7 ?7 {4 }6 k* F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。
0 ~) ^9 m( [- j' }6 e- h( A, \) j7 g高手们帮看看是神马原因？
; z$ Z( h3 m; y! x; F* \1 C) q. M4 R* T
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
& E; w; u) l1 X" T
8 [/ m3 b( C" B- a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？
& B% T3 A$ x6 V$ r0 G/ Q  |5 @-------0 h8 n" x$ w* C- C6 M0 `
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 T* i7 j8 e7 X, B-------2 G  a3 V7 N! R% Y, j* G
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
; @* ]' J+ y3 E  c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？
3 M( W: D8 t1 h, `  v7 A) o6 f-------: Y; R+ q$ Z* C9 `2 Z7 q
不好意思， ...

; L  `+ |) P5 Z/ f谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ P+ U  w2 x  F8 F' v1 I7 T$ ^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 2 N/ b' Y1 O+ K+ H
雷达 发表于 2023-2-14 21:520 A) {7 ~5 V7 g
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 h$ h( L; O$ V2 a3 F" b4 V" Y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 ...
" w2 s6 D1 ]; J, U( o( U7 r

- ~$ q) H# ?" k# H/ L: w+ ?/ U. E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。
3 J. w8 m7 l* Y9 q: ]+ P& _8 }4 P8 z
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 , x* F! K1 b5 y8 B. y3 o+ l
老福 发表于 2023-2-14 22:00! q) H, c5 O! q! L& ^6 [0 b2 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。
2 m  c3 B) ~4 \# P$ [0 Y4 q! X
) d( P9 \3 f- B/ G% m' ], f或者把b但的起点改为1试试。 ...
4 R) c, w0 V( v: K0 E$ x. }
2 |; p: n/ T$ c, a. _
你是对的。4 X' K# ^; W& Z6 L7 X
去掉了随机部分) y& {* v! f5 m$ r* {, D1 E
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)' b+ ?6 B) g: X- B! K
y = (x*27+15).reshape(-1)3 u$ w6 s+ o9 g2 I2 e
  r9 E: v4 s, G% a  {$ o
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
0 d& r: p: f, p( a8 n: ^/ K* sw , b* M2 H1 R+ Z0 [$ k1 j
27.002620697021484 14.826167106628418
/ q* m3 \: _. `! J5 r; r3 }' H9 T& Y" W/ x- @
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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