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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   w9 [4 L) \& g* U+ e5 J

& t% c* _: y1 r9 W6 e为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
$ K. d* l0 s3 S$ j' {* G# m! w- ]Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：) X& d) i0 P" L, D5 g) \+ S
----------------------------------------------7 B4 f  c( K  ^3 d$ C
import torch4 Y: d9 x+ N9 t8 X# ~1 @! q8 X
import numpy as np- d- n" P/ u) ^$ a) K  C, `  Y8 O5 F
import matplotlib.pyplot as plt
/ a* k' {2 M- o1 j9 P' \import random5 g' b' p+ H1 ~: e' j; S& }. C" |
% q' J9 A) r% m7 Z+ o; |% ?0 M
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
6 A: w7 {8 k; G; v# uy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
: c1 e0 f  B: R. d! h, t
7 q( A. ~/ f* D" jw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 F9 X$ m7 x: v7 N
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
- ]: M; j; F) @1 Q4 ^- [$ E9 g% @2 P! h7 }$ Y1 U& U- b
epochs = 100
: S( X: J( @+ n8 d5 D" p) i: T) h+ d2 \! i" T0 H5 |: c) r
losses = []+ ~+ x$ S0 W( u5 u( k0 }9 d
for i in range(epochs):
  x3 c6 i2 h: R5 i% I! }  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 x, A  C/ E: F  \/ E  y_pred.reshape(-1)
2 R9 L. ]5 I# c% Z5 R
! p5 w2 ]! F$ t# k( }- E) m  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
0 Y7 L: U5 O7 ?5 x  losses.append(loss)4 i3 C( i+ U0 M; N' n& L& r9 [
  
4 k& Y; [$ J9 J( m" {  loss.backward() # autograd( {! B' g- b+ M: K9 ^
  with torch.no_grad():* D0 E7 B! a, b& i/ L: n7 U
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
3 i) z2 H2 [0 a" a; S, y( y# P+ {, s- i    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 0 T; h- Y) i, {3 j, c3 E
  w.grad.zero_()  
# ]/ [3 d! ?" t  b.grad.zero_()$ ~% F  @1 p2 ]
# l7 s# D* ^( b  e' ^" W& ^0 R: F
print(w.item(),b.item()) #结果
4 K7 @* G; D- c8 M2 L
* M$ e, _2 x5 D3 m0 S* i$ ~4 l, BOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
" G+ C% w+ c0 }. S----------------------------------------------2 m) k# H8 D  {  c$ Z+ v
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。
4 ]: F, a: R. Q. @, s高手们帮看看是神马原因？+ O" z7 q% Z3 B0 d( J
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
, z: e: Y6 {# K9 I4 A/ \- @. Z" C! L5 |; J$ u6 w
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$ s/ z( @$ u7 Z3 u0 o$ f0 \-------; H6 @# {3 w$ S, T
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。
3 T- M4 \" Y2 W-------' I8 H7 }: D6 M4 H! M
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, n, ?6 v1 v8 g( r9 E: 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？0 e$ ~, O7 i- ~$ P
-------
$ n/ n4 A* z9 U+ j0 O- V不好意思， ...
1 J, Q6 k0 R" k# d1 \0 W# W
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 d  E/ J1 D4 r6 o( K
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! z. E: D7 G; r# H& \7 A
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
  w. H5 j5 g) i4 v, |4 R: `谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ K* P$ v8 K, ?+ _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 ...
1 z1 }0 i; Q# @9 ]. o* ~

+ w: [) I3 M1 [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。) D" L- P$ c% \& U: c' V
- I# j; N9 l5 a' m3 Y) h
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
# ?' l. i% u7 x, V3 P
老福 发表于 2023-2-14 22:007 f& J' [# s, ~6 P
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。
# s# |3 S, e- S5 l+ R8 y& K! x' l" }
或者把b但的起点改为1试试。 ...

" A- `. P. p7 g9 t: M! B6 [" h5 }7 A/ ?0 Y% t- T" s
你是对的。( |; I5 e  }. m$ l1 E
去掉了随机部分
; y  ^) f- J/ C- K8 t0 s#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)1 Y5 S! j+ `1 F8 _' F  L1 Z
y = (x*27+15).reshape(-1)
7 c) F9 K* f# l8 j; N: S7 U. J( J1 S& ]
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
4 N6 D9 X: t, v. v  pw , b; {. p! `- Y5 S7 z7 Z0 ^. E
27.002620697021484 14.8261671066284182 O, d, O5 a. n' j, {
' Y& ~: ], W' D& s% W
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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