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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 5 d3 [* Z( e3 N2 Q6 y

& N2 k6 T2 B, X7 K3 I为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。9 M- ^0 I- `4 n$ B$ p% s) V
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
7 R6 G! C3 e' \- y----------------------------------------------& Z+ }' k" g' F
import torch4 ^8 u0 l/ x6 ?# z1 T2 v9 J- s
import numpy as np8 P" e' _) m( _; j! `; r3 @/ h
import matplotlib.pyplot as plt
) `- k4 {7 l3 P2 I  [& rimport random
2 J' ^! l* {8 Z2 e
% T: U* r9 J# `9 Gx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): j% J; p% X3 w, Z1 W9 ?+ K
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  n  @  g! K5 V5 k/ ^+ e% N! D7 f- B+ t
- h" O! }9 c! y, h" V. |! X2 f
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 x9 Z( v* R4 B0 w3 V: sb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)% Z$ s  P. H! c  O# [

( j) O! {3 Z' R2 S$ d- t& mepochs = 100
  O4 f4 N. X' q. Y* f- w1 m7 S* U: h  S9 p6 x4 ]$ z0 B
losses = []1 y6 ?0 M! }. l5 k
for i in range(epochs):
" p# ~  O' v; h* ], A+ M  N  y_pred = (x*w+b)    # 预测) T8 E% y% f. c9 N
  y_pred.reshape(-1)
3 |, h, G/ L" x8 o  m4 u
- {' m& V1 [7 W3 }2 o3 k% G" R  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  X7 I; f9 {% p3 j  losses.append(loss)
, P1 G& {6 s* e. i/ [* W; L5 q  # D) G: I: D% b
  loss.backward() # autograd
" ^, X( u4 S: ?9 R: C: ~  with torch.no_grad():7 a- U. O( [( O1 j1 e, F+ y$ b$ r- W( q
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
3 \  q* F; Q+ Y) R; w    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ) [- N" T4 u, |1 w
  w.grad.zero_()  : O8 i% F8 _3 _' W
  b.grad.zero_()  i8 \! V" n/ u3 S( ^+ G/ Z/ K

( t( F" I1 |" \; s% M. Xprint(w.item(),b.item()) #结果' @8 J& W$ L% H7 G" E7 e

# ~2 i4 Y5 z: j/ u7 n2 B" |Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
% B' h7 E9 K( ^----------------------------------------------  [6 ]3 |( ]' ^6 ?6 q) j
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。! S" p* t. x1 c1 {6 C" \5 |& E; E
高手们帮看看是神马原因？' _' p* ~6 R; b( \- ]: B
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
( ?6 ]3 A% E; M7 M. c1 ~5 @6 H0 L1 q* V' ]
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？
) F: E( V+ i, U' F-------( R; B& i- S' o0 }2 z1 c7 l' B
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。1 X% S# i9 v0 n# V4 Q3 `8 x* K
-------
7 s  ?" G$ p' }6 F5 O# U' G2 k+ w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
1 ?& y9 R/ x$ a% D3 H2 i( |3 X$ 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？
, ?! M; `$ L- n2 ~; G-------
/ C9 X( L0 a: z- r* s; `4 z不好意思， ...

8 Z: [' E! z& J1 T4 X- E% ?1 q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* e6 y- j1 y. O) ]5 w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 ( |; T# R# z* {" q- W6 D
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
! P- O/ W! S8 \  {/ W0 T5 o$ a( Q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ k: M6 K5 V( L& v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 ...
+ G# g( W2 V2 ~1 ~2 S* u

2 N" F# s) L9 _8 L% d5 C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. M) d3 T$ W& w4 |( i5 f( [7 D) \0 P( ?
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
; u7 t. r6 E3 b) l: ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00
/ j; r  p; Y; }, E# C4 Y: L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+ v) L5 R) F6 w$ `
% N9 a) k0 H1 o
或者把b但的起点改为1试试。 ...

1 {0 D/ W  a/ ~( u6 M5 K, b( B+ U  b
3 _4 J' o- i2 t8 I你是对的。
9 i" o* D0 \; l6 \去掉了随机部分( ^. Q! Q+ q" Q) p8 k1 }$ m2 ~
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% W! D7 i; e" m% N' ]( Cy = (x*27+15).reshape(-1)
/ h, F( X, i/ F) C
: P2 m. U& g) T! k/ M7 O, a循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
5 V7 n4 J( u9 Ow , b
' `2 K$ S, \4 _2 d/ q# q9 @27.002620697021484 14.826167106628418* B( f2 ^3 ?( U: t! T
4 r" M' d! Z, V- G2 N% J2 f) o
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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