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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 , @: ^) @; u5 S% a2 ^; j- X

. h/ d) m! e6 \$ K! ?为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。$ _; L6 e3 t+ n4 i6 [# ~
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
0 n- p* p* \6 H2 S) Q1 t8 P% ~----------------------------------------------
: f5 C! _+ s0 W7 }- x: {$ l; {5 s& Gimport torch6 _* g. x3 r* W
import numpy as np
$ D; H, D+ t$ r% D5 Limport matplotlib.pyplot as plt
# f$ ~4 d0 m2 gimport random
3 d7 A% }6 ?6 g; o" t
) l& O. a" V. {5 l: }: e- Cx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& i$ z" z: Q! R7 S4 Qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15' P) l7 [; p# V4 d' g0 M, {
, Y9 p  O  s2 p2 {/ a6 G  S
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b& |* I5 O. g4 X6 J/ Q$ r
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True). r3 I: Y0 Q, Z

- a6 D, y9 A1 Gepochs = 100
+ e$ A; E+ _, }7 k8 s  ^# ^8 f- U) l
losses = []
' z( p+ z. h# r$ W0 f5 ofor i in range(epochs):8 n" n* \- m- b$ @5 v
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! @0 a9 v. x4 {3 B( F  y_pred.reshape(-1)
. z9 Y0 i- e0 N% O
& a. y" V* U0 ~8 Y1 e; i0 l/ E  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
* D* E9 S; a8 K; v7 s  losses.append(loss)
0 _3 K; ~0 M5 Z  5 p5 S1 H) v' Y: a
  loss.backward() # autograd* H! w+ a+ a9 ?1 p, C
  with torch.no_grad():
, b. h; [5 W7 j- x' `    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w9 x* `- O2 m& @0 ?( n
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
) j6 q: r; x' H% B  w.grad.zero_()  * y( e1 J# x" S" l  [; ?" E
  b.grad.zero_()) G! `$ [; p) K' J$ E5 g
8 w; Y, U, O0 w
print(w.item(),b.item()) #结果( D2 V) J& |% Q/ L- ]2 \
# O1 c9 y9 J3 y  Q( n) m$ y
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
& g) v9 `! G% I7 b! P4 U6 P3 q----------------------------------------------, ]- ?8 x* o: G% ]/ a6 U
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。8 ?" t2 b1 n; V: W8 _( y
高手们帮看看是神马原因？
' K! ^; ?5 s& U( 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 - T* s: J- S; X' G

0 ~9 p1 X! G. `& n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？) `4 i! D1 ?! x! Z: s& i, a
-------, Q3 _1 S; ~* X- U
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。
& |, Q/ @6 }8 M/ j-------8 u  Q; [) g# i# K; N) 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 19:239 H$ X! @3 }- o6 {+ B
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) T. F4 }+ t5 o9 r9 N* i' m-------
8 a, ]& p) v, \5 Q6 y2 [, U' a不好意思， ...

) n( n! O; y) @3 w6 r3 v谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: `% a+ e, e) w( m/ s/ }. x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) w7 n+ z/ I6 C" f3 q4 J
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
+ G& Y- B( q. N谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 G# m6 x8 Q' \) I4 \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 ...
! F  C7 X# y% }

' U+ d2 j, s: W/ p6 o, o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。1 ^: z$ M1 T, V0 N. H0 n. |

8 L3 e% ]% c# u# Y% ]# 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
: C& ~+ z4 v9 x
老福 发表于 2023-2-14 22:00. R( o! N1 t, {9 M* I
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。
8 G1 _6 y% I' n0 q: K& X, I0 M
1 P/ i" W* R/ {, B或者把b但的起点改为1试试。 ...

5 ^5 U( |* g# a) O6 `, m6 m4 n% ?0 O; q/ D4 d
你是对的。9 N, B: U4 J6 I$ W: K' v# D2 t" z+ S
去掉了随机部分
; n8 ^: a2 m3 u4 w#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
7 R% `. u- Z0 k7 T. D) I/ c  Py = (x*27+15).reshape(-1)' I5 m- R' G, }, z( q! Q7 b
% I" S8 O8 S: Z; }3 k
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
0 ]% d9 A5 |2 E) _w , b
' q6 m# P  K4 z: @8 S' _: d27.002620697021484 14.826167106628418
) f" p7 |9 S- T, {9 G0 g
1 s; Z& r5 b) v4 W% e8 D9 i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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