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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
: w7 I4 g; M8 n3 P
; ?+ M, @) Z6 c7 e- U为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。7 @" q  f9 [# E" |% c$ M' d
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
! V' e- }8 k$ s3 t----------------------------------------------
; E. E: m. i2 M: G1 timport torch9 l4 J+ i0 {* d0 \7 f9 c" N  v' p/ N
import numpy as np2 A+ p: ?3 w+ U$ C7 I. B8 W
import matplotlib.pyplot as plt
$ v! C- C  f9 `9 Oimport random
, G6 v8 U' p! W1 B7 H+ z) C6 z+ A! ]5 W$ ~9 J% E5 z* x1 c6 X3 i
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
/ W! l8 i7 \7 ?9 `6 j  Qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
4 \5 D$ C0 q9 Y; v' y$ D7 }9 }% X  _0 h& r1 p" t# ?, m
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
3 i, s- |$ u( E' v3 u, zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
& d9 |# @5 ^" K6 w; c+ e' a  `( z! f# E
epochs = 100
% N2 k: _" w9 L1 q; _
' Z2 Q; O4 \0 a, ?losses = []# _+ j) ^  B# a
for i in range(epochs):
9 Z$ V9 h/ V# I( U% n) b  y_pred = (x*w+b)    # 预测' L9 m( c+ n- L
  y_pred.reshape(-1)
$ U/ [" g- [4 p0 i) E" }7 e# h- b / G) t5 q$ a7 s. t6 T4 {
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
& {4 a( Z* }- A5 k  p* T5 e2 k  losses.append(loss)
6 r; [$ E$ r: }0 t% l3 d5 W  
# S% B, l2 h% F1 c# f. C  loss.backward() # autograd
8 _2 V  s& g& a( J  with torch.no_grad():, `- T) I% h0 M, B2 [6 E
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w5 D2 B  J8 k# o* L
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 ^/ a+ w- j6 h* R9 K  w.grad.zero_()  7 F/ T8 |% [$ e% Y, u6 |
  b.grad.zero_()0 a+ P7 f- H3 k- G4 `  C
8 C% }1 L( w' X) L6 ~
print(w.item(),b.item()) #结果( k  [2 N. @; b, [, B- {
  i/ V% i9 E' G: T
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625; r; q, w2 _; Z. t' T# ?
----------------------------------------------. T) I( B5 m5 h
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。
1 o" k# {6 X. t0 W- b- t$ W高手们帮看看是神马原因？1 x/ |2 j' l( a  T. y" v+ L
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
3 o7 v7 s3 S+ d
2 v! ~$ b! Y" T$ D5 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？
3 M3 `& ~8 Z) E& }( K0 `-------( Y& M! O6 ]6 d3 M5 }8 ^" S# J
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。$ h' V, M% B- C, A; j/ y% A2 E
-------
' Y" x0 D1 u% `5 ?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
+ Q" r' @8 J' a+ N4 y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？& h- d4 F  U6 x1 d
-------
1 j- Q7 ]9 y: q- y/ M不好意思， ...

4 P% f5 W* O- Z3 |& o谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 j( W6 m5 z8 J# 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
: H  h6 p5 G7 t  U) F/ Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
) a( U  W% C& o' x: Q% E0 K谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 D( J, S  w6 Q; {% T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 ...

& ~$ y1 Y5 z0 r8 d5 X
, u4 M+ J7 n+ Y9 H3 B( N) g5 h& h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。
& k3 F$ B0 ?  r& ?8 I$ X/ n# ~* N. k+ c2 J8 b" j. i: J) L- 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
% A( r1 F6 p) I7 k0 z
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( C! g: _! l: r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。
4 @: `) Z5 P4 U& J- }
9 h; n) T* u" k6 [7 @或者把b但的起点改为1试试。 ...
* z8 j4 B' y* V2 x: z

# l3 @: r5 D# Q+ m1 u$ M& x' Z, L你是对的。/ r8 ?6 C' {8 `7 N# \5 W
去掉了随机部分
) U" }& Y+ d: }9 \' T#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
+ g. b/ S5 G0 _! _$ G7 Ty = (x*27+15).reshape(-1)' k6 n, y5 q- m: f6 T4 T8 v  B8 P0 x. j
5 f: J0 T% N* w; Z. o0 L" o, \4 {
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 p7 G# {* O& y2 t. L$ c$ Qw , b
1 b7 g2 D# |& H& _, r27.002620697021484 14.826167106628418( Y. v; K: U. J$ d% L( n$ B: [; T

, @" x" y. A1 Y; B! q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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