爱吱声

标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd [打印本页]

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作者: 雷达    时间: 2023-2-14 13:09
标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

9 V# {" M9 w9 X! C2 V) x
) R. Z/ u# ]5 f. J7 R7 b5 s为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
! H5 I: j1 M3 U. y# G7 bPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& W. j  m2 g3 g; Q& ~! t# a----------------------------------------------
import torch
import numpy as np
9 T& l9 g, Z' M# q" z, n. Jimport matplotlib.pyplot as plt
import random

( f# |8 j$ a: ox = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
8 {: ?3 l, B* C6 Ey = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* ?) ]; a1 I2 x( x( }" V
, H- V; A/ k& K2 H& Fw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
6 u- ]: X! `7 O+ l
7 e7 }/ V7 h3 r7 qepochs = 100

& n. ~2 j# v0 y/ }losses = []
for i in range(epochs):
" t, X% z) e- L2 O  y_pred = (x*w+b)    # 预测
  y_pred.reshape(-1)
  s: k$ @( T; i0 o0 V
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
; M" p; r1 D5 _7 v  losses.append(loss)
  
  loss.backward() # autograd
* @! s  P9 j3 D1 \" |/ x$ x  with torch.no_grad():
) _4 H4 S- B, C2 x* }) t" a$ V    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
/ a. }5 p+ q1 D/ V6 b) Z: f% U1 B  w.grad.zero_()  
* |2 Z: ^! J5 f3 a) l  b.grad.zero_()

print(w.item(),b.item()) #结果

0 Y7 z6 o9 t% }Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
) m2 f& ~1 p' C( c----------------------------------------------
' m9 _# u( D8 D2 K# }1 j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。
高手们帮看看是神马原因？

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作者: 老福    时间: 2023-2-14 19:23

+ p5 ~9 m0 z& k8 \  w, @
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？
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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。
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" g" O) o1 F; X" q9 R: f: w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。

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作者: 雷达    时间: 2023-2-14 21:52

老福 发表于 2023-2-14 19:23
3 ^3 w1 ?2 r1 [) \# `5 Z% S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？
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不好意思， ...

谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# A4 I: ^: }1 a* 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。

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作者: 老福    时间: 2023-2-14 22:00

9 n  V3 j7 y* a( `

雷达 发表于 2023-2-14 21:52
: W; r$ `4 d# g1 s0 o谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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 ...

" V8 u; D) S7 Z
" M2 D5 }  W. N4 P1 e- 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。
0 o" ]2 P5 M" {" P. o
2 c1 e; T- |0 s2 {0 t或者把b但的起点改为1试试。

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作者: 雷达    时间: 2023-2-15 00:25

7 u) Y8 W( @' l( _

老福 发表于 2023-2-14 22:00
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。

或者把b但的起点改为1试试。 ...

你是对的。
! u. m- u# ^4 E0 i) N去掉了随机部分
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
) T7 z4 ~( k$ w- }! |4 A( l4 vy = (x*27+15).reshape(-1)
1 ^- P  e$ I, l7 t3 J7 P  x9 z
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
/ J+ d8 ]: `. y% {2 Dw , b
27.002620697021484 14.826167106628418

6 ~" @. n# ~2 K: X# D7 h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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