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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 7 m" X/ H* K# {: ^( r- ^

" m! M- @! d, ^& H# ?' n, n5 y为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。9 y+ R. y2 ^- M. M7 N( R
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
% Q+ ^% O8 S; O+ ~1 y$ a# B# t9 A----------------------------------------------/ A, y9 b& ^, D1 {  D0 m
import torch
- C0 B1 k1 G$ I1 \+ Wimport numpy as np% A' \, }. K' q  w( g; ]" W
import matplotlib.pyplot as plt+ R- |/ H- B* T! o( ?: Q: A5 Z
import random: _8 |3 ~; q! P  ~6 _; h- K

8 M* T3 [* [/ v2 u/ E) C# Ux = torch.tensor(np.arange(1,100,1)); \4 \, U+ F/ f7 Y$ @
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
9 j( Y$ J1 x* u7 T
% Q/ t* z% J6 U+ `w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
1 d. m/ p( F) [9 O: eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)- @7 M, t5 }; v; A- q! i; ~0 U

! g- r" k3 ]) S& _! I+ }* Q& bepochs = 1008 }2 G( O4 c4 ]) ~
6 W9 G7 g5 c9 s8 _2 s; [
losses = []
3 d, e+ t4 W8 sfor i in range(epochs):
& s7 n% ~" @, i' @  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! S7 b( Z( w4 B8 }/ L- K  y_pred.reshape(-1)
* k7 S/ {" C( R  o6 p
) d8 w; ?9 c, k- X' u  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss8 m1 r. \, q8 B. Q4 [8 b  A  x# w
  losses.append(loss)4 {$ T7 Q  I2 q3 s) v& L! n- {
  
9 Z; K1 M: V6 `( T& ]  loss.backward() # autograd! i- R8 h7 g. c3 z: ~/ i( r
  with torch.no_grad():4 t% d* s$ o, @% x: c0 N+ o$ e
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w4 ~8 {) B2 ?% P% c4 N4 J, E1 T1 o" `
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
) _: A3 }% \# `9 \- N0 J' z  w.grad.zero_()  
. w# S, c& [4 r# H, `# x5 p  b.grad.zero_()
  l" Q1 \1 P$ S  q* Z8 p5 l4 \3 Z
print(w.item(),b.item()) #结果# ^2 m- }# p1 D( M4 k
8 Y8 _" j8 \0 v( o
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656250 b8 S$ }' f6 W" I3 u' a
----------------------------------------------
* y2 q# i6 b' e2 H' ~  K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( R' Z# X; I0 ?# w9 j高手们帮看看是神马原因？
- C) X8 _; F  g! p, H; s; N
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 Q2 x- h- I0 l4 u8 S

+ P; r5 T, O0 ]1 n" @' s) o$ 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？
5 j6 @& m5 J& n-------  |0 h5 {% E  U" g' k
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。% v/ y9 l; c/ R; R( V( R# ~
-------# E; g8 f: W2 i- ]$ E1 Z. {
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
; |% W# O0 t8 I6 k4 @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？( y8 D( \6 k+ I
-------* T& ]4 ?7 x3 S7 c' m% S9 w
不好意思， ...

( B7 A& @, d/ w: S% @谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# Z- s9 q" c, {7 b0 a) n1 P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
( p/ j, x% P+ }) N
雷达 发表于 2023-2-14 21:526 S! [8 H) K! J) [" G
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. D& D2 _. X* S
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 ...
9 F& E, b. ^9 V4 B
. `- g% T9 |6 t5 i7 V0 W% \: }" e
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。
2 n7 k: ~& `* N5 M/ j8 J! f; [8 y
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 d- G7 O! t. B& P
老福 发表于 2023-2-14 22:00( F( c" C5 M8 E1 K% r; v
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。
7 U* U. w  C' U  h$ X5 M
1 ~& V+ Z8 t. b. e- c% f或者把b但的起点改为1试试。 ...

( u7 E) f, k9 _9 P2 T  a, p# @% ^' R4 }5 n2 o9 ^
你是对的。- P% |  T% ^) F7 Q( E5 @3 ^
去掉了随机部分) B3 `- [; S: r7 {; [% B" p4 p9 {
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
" d8 Z% y) N  k5 y8 _$ g5 By = (x*27+15).reshape(-1)2 r3 b& l4 o) |2 D! n( N( L
# r; Y$ g$ Y$ F2 |8 e
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
7 A; w  j( t% M4 k. hw , b7 K! @+ }8 L8 H9 F& D& x5 O3 s  D
27.002620697021484 14.826167106628418
2 i! w* `- {% ]
% h( H" C9 D$ p3 H4 s2 z4 W% p: L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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