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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 / D# X1 a# ?3 Y$ d

0 b$ K6 O. O" d/ j  q, }6 \为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
* p1 a8 E& I' a1 J- JPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& K3 L# i& J4 h4 C5 n----------------------------------------------- ~% D6 i( q# ?  _$ Z/ v+ `
import torch8 @( v" R4 F6 ?6 y6 `
import numpy as np( O" B# d4 z4 D
import matplotlib.pyplot as plt& K5 h4 E$ Q. A( \! @+ ]
import random/ H! _( B# q) s  i
( X2 e: ^5 f) ^( m# @# j0 m
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
" Y6 t7 z" J8 ?3 My = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  F& y7 g5 b* V$ J. A

/ F( t  j' I. C/ w- q' N; m, {7 Xw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b+ E& y( P! l+ Z5 ^2 l& A' y; R
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
" z: V8 q' ^+ d3 J' e7 z- h& O4 m5 G* Y1 x- m
epochs = 1007 u! @" W6 i8 E! U: Q) u) k6 H
! j/ G; O) A* {& m# F" m( U8 K
losses = []
5 @7 }$ l, c- s$ o8 G2 e  G* afor i in range(epochs):
% E) l7 [" L# F1 U8 z  y_pred = (x*w+b)    # 预测
7 F) ?! Q; [% m! r* ]1 w  y_pred.reshape(-1)
9 b- ^8 m$ j9 _' F- W/ |
) D+ R* S! j3 t3 F, @( j  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss& ]# p! H; c1 S% k
  losses.append(loss)
% V; M8 N' P( @* U% e6 h2 m' w  
; w8 {( |1 S8 E* |; u4 L* H; ^+ Q1 q2 ]  loss.backward() # autograd
  O( |. V3 e/ q# R9 C. w  with torch.no_grad():, b" q) }5 U2 q" Y8 A) D
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
$ r/ ~: F7 \: w* t    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
# q! Z) @! ]2 [+ n. L  w.grad.zero_()  & i2 G6 W7 r$ C7 ?. Z1 m+ \
  b.grad.zero_()" P2 }0 @# s8 |* Z# v% J6 h, O. j

; J* U9 W' t+ b$ b1 K! A' z7 Y% V! m; a& Pprint(w.item(),b.item()) #结果: D5 T" T0 S( M0 i/ L# i6 m. _
: E  M) z* H" n! Z
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656251 R. A% J' C  L8 B
----------------------------------------------
4 a9 j# Z, [) ^. 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。7 E+ Z1 Y* o; ^& m; G( J% |0 c  k
高手们帮看看是神马原因？  I% D$ K' D& [4 T. T/ g; _4 F
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
0 V+ A3 U0 [, U5 U/ n& `' ~' s0 H  f+ Z! e: P8 l
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？
! W* C3 m+ j9 o& X. Z/ D) z9 y-------
1 z. f' B2 ], l8 }! n; F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。* P- B4 k  l6 e' U) M
-------
4 G- @1 B1 U% K, F3 M" A) e: ], Y9 B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" `4 `: {) z3 j3 ^* |3 }* ]
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？
; R% E3 _9 S( i+ ~6 Y-------
% _( Z1 i% Z3 b0 Q& w不好意思， ...
2 g& f+ e: M+ t' u3 q& U
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( W1 z+ h8 l' `) \* o0 k5 o
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 - K0 a4 t0 l6 Q& D* ^. ]
雷达 发表于 2023-2-14 21:528 v3 S( M/ b/ x
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: z2 y" k, K- p) B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 ...
5 @2 c3 y8 s. m! U" Z5 m* }  m- T+ o

$ X2 Z8 m* b9 E: b( J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。
5 K$ L  M( w) D  g6 a# N. I1 C# J
8 m2 h0 o, j1 U1 C3 @0 t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 8 ~9 J1 X5 y& G" Y" v7 X3 R8 b
老福 发表于 2023-2-14 22:00
6 E. V! C, Z+ f+ y$ y$ _' M4 Q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。
; x& T  n* q7 x$ ~
8 ?3 K, j% g/ K# I3 R或者把b但的起点改为1试试。 ...

- S( U- @8 d" h, M9 Q  R) j! F4 \9 O" R( H& U& j* v* G( \
你是对的。2 C+ |# h# e( R: e, F7 D# f
去掉了随机部分
; f5 _2 w/ w9 R) o5 _#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
: C. `# H3 j" Zy = (x*27+15).reshape(-1)$ g6 d. x0 l0 n$ N9 A+ q% i

# Q( ]1 S. j% J循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了' E# y+ x! n, \5 y+ n
w , b$ {5 o. S, j' e
27.002620697021484 14.826167106628418
% q7 W, e% m9 P/ P
9 f- [  E  e1 p% Y; o0 s  R8 q: s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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