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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 f, Z0 g% p4 J, h  U0 R4 H- \

- S2 n. ~9 l: V8 O# w4 C为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。* y, I' y3 l( w
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
" O5 u: ~) A  G: c----------------------------------------------
  `* J, b$ G# i# @4 ]import torch
( }" j( ~' S5 w% x* }import numpy as np$ h# q9 l" v& F9 i5 K% a$ d6 _' D0 X2 |3 I
import matplotlib.pyplot as plt4 B9 c5 ?# j0 V6 Q
import random
1 p* f: G6 u8 @% B" j! |4 T$ w* y* h9 U" q' d
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) J9 U8 I& s; \y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15. y! L9 G; f6 @: o. |
" b  k& B7 O. J4 y$ x
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 V0 ]: m4 \* g4 E9 eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)4 m* _' I5 q2 k6 f; a
* H. A& k  w! s% N( S' x3 k
epochs = 100
8 C, b0 M+ u% `( f3 j! b
0 e5 ^$ m1 p0 C% g. c* elosses = []+ t0 |5 V, c& M$ p$ h: O5 `; S, q
for i in range(epochs):# I" ~  ^6 X+ U5 W& h; m; f
  y_pred = (x*w+b)    # 预测2 ]1 ]/ E5 w) q+ ]$ J" N( s- i
  y_pred.reshape(-1)
5 D8 L5 w' I3 c4 B+ C 2 U( l* s1 @' z5 G. I: D9 s8 g! x" M& n
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
& |- |1 i0 ]5 I+ `  losses.append(loss)/ B' B! [8 v7 L; _
  
  y- O' m7 L6 I. S4 M  loss.backward() # autograd! U. l* @( s* f1 Y% }
  with torch.no_grad():
- [2 Y( k( @+ `5 N; w    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w* J/ F# Q+ }( B  D- m
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 f, |, Z  F7 _, f
  w.grad.zero_()  " O2 y1 ^# x) M  f) ~3 T
  b.grad.zero_()
; {; v3 D% O- }# d
$ t2 s1 d6 @3 D4 T* B8 @: l; G# Qprint(w.item(),b.item()) #结果
0 [2 W' p/ n9 ~; t6 K* H1 q1 p0 E6 q6 g1 y2 _8 `' [% l+ o
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625. B4 X' ~' n! m! h
----------------------------------------------
4 b! Y1 P. {9 I5 x$ 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。
  |/ N9 V6 O% d. p% B+ i$ M高手们帮看看是神马原因？
& {3 z; Y6 Q7 S9 Q' d3 x
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
" M9 k% P2 |1 m2 f% K3 r
( a' ~' }. F  S6 o# t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？
! d9 @3 [) b0 }$ A$ x-------% q+ X) [9 R+ s$ P9 q: f6 P
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。( r: Y& m& ?7 B( J( z1 ~2 q
-------
) L; Y5 A6 \. j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 19:238 l& P$ L( R; q4 u: K1 J2 D+ m
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？
! e9 C7 V/ I: x. u* V, D* N-------
; q' K2 j2 N2 G  H, W" X4 G不好意思， ...

6 r( y& g% u; @; |! a+ ]0 d  @7 G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 ~$ q* `0 X4 L: X: I& B4 g
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
* |) f7 x8 F) ^0 Q5 G- J6 z& U* `
雷达 发表于 2023-2-14 21:52, U0 o/ Y; ?+ r
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 j& O. D( x) n
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 ...
; K- @. ^9 C( t0 e
# |& Z2 i* M3 a, r( 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。
6 N, l5 ]# D# i: b. B( J, K' F' d7 U7 c% k( t5 l8 N. S. }
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 1 a% Z: @/ n/ }6 R0 w" l0 ~- u) }
老福 发表于 2023-2-14 22:00
9 m6 s8 A! ~4 ]4 i" a* t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。" F4 x3 G3 L# `: i5 D% j
6 `2 }; Z  \& d$ ~) t
或者把b但的起点改为1试试。 ...
4 }" j1 p( u9 ~9 |

3 A, X7 Z& Z/ L, L% M+ \( a你是对的。
( P" I' I" e8 P/ d9 G# V去掉了随机部分
) y" ^' N  @( \9 S# b+ l#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
* B/ X, r; y( P0 _y = (x*27+15).reshape(-1)6 ]# L4 D: L0 v0 P, w

  A3 E; H0 ^4 ^循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了9 ?5 P: F2 I; h! h( E6 w1 o
w , b
& w! U/ q$ I; r. m( `27.002620697021484 14.826167106628418
$ _; ^! Y9 \7 e' L8 v  S3 T/ S1 S6 y" F. J+ Q% b
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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