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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 9 O  o$ f* {) f+ E
4 R- V. H$ ~% c# K+ [) K
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。3 f9 e1 O2 p+ w, j
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：' c8 b, A5 S; _5 n4 I
----------------------------------------------
1 F8 p4 o7 g/ k1 v( U/ A9 Y3 ]import torch* y8 k6 k, }% v1 s; ?
import numpy as np# J) `* q' S* y1 f
import matplotlib.pyplot as plt8 j: C* C( r& D5 k: c6 C/ r  U
import random7 d( H" z: _2 Y
, u/ @2 s' S0 x3 `) W. v! ~
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
5 T% o4 Y" L1 e' n+ n- jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 K; S* D. ^5 G2 _' Q- h7 R0 B0 F- h5 k
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
; H( Q4 N- ^! `4 Tb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 J$ B9 T1 n, K
, M0 p7 o$ k3 R" Pepochs = 100& I; o7 X- O8 \. ~
" c8 @" D$ D; S4 }& g' C
losses = []
  ^3 l6 \0 b# X8 lfor i in range(epochs):
( z4 ~1 H  d! x, a  y_pred = (x*w+b)    # 预测- m0 i3 j6 Z/ s/ q
  y_pred.reshape(-1)
% G( r0 b  S0 R# w. | # O+ U1 Y/ H! M9 w) H( r
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! u: c" G& X- s3 r3 w+ |- z  losses.append(loss)
; f. z  q3 P8 _- w$ W  + g; G- N9 y' i3 V1 j" B4 z
  loss.backward() # autograd+ R$ [% w. m1 G7 M8 `) @! q; s
  with torch.no_grad():6 }+ u! p8 P& z" K. A* p
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w8 ^$ Z1 p% }: P1 c  M. e
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' L" l4 I& M: ^9 Q% _* c* i4 c3 ]  w.grad.zero_()  3 C3 b( E7 g# P6 K6 @
  b.grad.zero_()4 i9 ^1 |5 V1 D, ?9 e3 `
) {" \7 j* `. M/ [% F- e4 H
print(w.item(),b.item()) #结果/ p* m' N0 Q; k* O4 h: l: y
3 w9 R7 M1 |5 e. U4 g
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625! ?+ q" o% V8 H) c7 l3 k% Q+ U
----------------------------------------------
& j* ^- J. o% x4 p! ]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。
7 D; |4 m5 b& A: D* Q1 o高手们帮看看是神马原因？
0 u$ Z/ M% j" ?- s5 H2 Y
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; F9 O; o% Z* X0 n( x
9 M; D8 u6 A8 J1 F6 D3 j
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？* a  C. C: t  M+ r  f$ h  \, [
-------
: G2 s9 S* N, Z/ Q" D* z/ N2 k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。, F3 S) m: N4 f
-------/ \( o7 B/ p9 q# |: H/ |
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
! ?7 X. z0 d4 u6 k5 I4 @: I; S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？' g+ Q% g0 j" Q2 ~6 a! e
-------- y5 ~# U4 u& L% d) t3 A8 p1 J* s
不好意思， ...

* z6 D" F' y/ D, i& e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。6 i4 m2 M1 l0 n( r& \8 ]( E( R
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
7 }. ]# I* S. v+ W
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
# H; }2 p6 v+ h- ~& o* N! M! P" c谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 M8 Y# S0 e5 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 ...

2 v: \; l# O" Z1 A' D8 n
" Y. S" D5 F# @, i" ^2 u7 B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 |8 f7 w& q0 @7 T: p

8 [0 r2 d% D" {1 t) x* Y0 e) V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
% q& ~; i) p! V) @
老福 发表于 2023-2-14 22:00
. m6 J! \: A. U. A) s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。
, n/ Y& C  I' F4 E) Q: g
0 f3 |5 k/ R! ]9 |' b: L$ P. o- ?或者把b但的起点改为1试试。 ...

* G& |0 n) \: `* ^) q, `' c3 G  a. V3 q$ b
你是对的。8 _; y8 @( f- ?5 ]  z$ x" L
去掉了随机部分
( [( T, x" r( k' y8 ?! n: W#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
' q1 Q2 d# e, U8 f8 {y = (x*27+15).reshape(-1)
% X0 _, w8 v& o4 J, J( F3 T+ T; k# L( F
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
$ a, P$ [7 a: a( ]0 K+ A) p5 {( s. Sw , b7 g- R4 T: B) e( _: |
27.002620697021484 14.826167106628418& z, W8 F. c0 m4 t& w2 w- M

2 _9 O% c$ ^  o7 |4 ~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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