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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 ; F# H) k+ M' s2 e0 U

2 m2 F- d7 }) u0 f! V; s为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
, C. i3 p% e6 pPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& c2 k9 p( P6 `----------------------------------------------# J% d3 {+ J9 ]
import torch: ~0 W0 y3 o8 i3 o1 R
import numpy as np6 J' ^# I& x; M3 f
import matplotlib.pyplot as plt6 e. K  {4 t7 o# q4 q6 s! c
import random
# T; N! B, `: Z' ?+ L, }7 B
) r3 _9 U' W4 h! Z$ M: E5 qx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): n  |5 b3 N5 H% e
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* ]6 u4 |6 b; G  X% b* O# I+ b( ^8 P$ X1 v6 q
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
: _* C3 D) {& f, }b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
6 k" [7 t$ ~+ Y  }( q# _
2 G1 V. h/ x3 {epochs = 100: V; f' d/ A4 E" G: r( t: X% h- z

% \: i' B& H" b: v. Z6 {1 Ylosses = []! |8 z5 Q) [/ f" R. G' Q, {
for i in range(epochs):+ l1 H% X- ^: [5 Y2 |$ l5 W
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
( l5 K/ Z/ ?0 O" Y  y_pred.reshape(-1)3 h" l& u9 n0 _/ R- N
' F; S; Q# x- G4 L% N7 c/ k( g0 C$ f
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
9 P) C% Y% ?8 c* {9 a: {1 j  losses.append(loss)
" ]- r( _& W4 }. [1 j/ K  
- H) H8 `( p% @6 m  loss.backward() # autograd% P! l" C5 b* ^& o* C" v( t
  with torch.no_grad():
. U: u6 Z, q, ^1 p: |$ X0 z    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! d9 p' C# j7 T8 }
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b - k5 y* Q9 m4 m% C* m
  w.grad.zero_()  
! D' C. L9 u. S& `* u1 e& r  b.grad.zero_(), ?0 m- F1 y, c& `' Y; _1 g
: C: w0 d* P0 T' s) g" I
print(w.item(),b.item()) #结果9 g8 a+ Z& |$ a$ g& ?+ @: p0 p

! h3 P( g6 Z; ]Output： 27.26387596130371  0.49745178222656258 ?4 F8 R% d- B# G" {
----------------------------------------------8 W- k8 `) h6 ~, ]! I
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。5 q% @+ j$ K' d  }: G' x
高手们帮看看是神马原因？
' G# a/ f( s; M
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 ( B! j1 E' u$ U) I$ j

9 b8 R9 l) _- w0 j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？
6 r1 i9 }, [+ g: [* z-------! z* U+ ~. g. d$ g! ?
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( M" W$ {& Q7 P-------
: K' Z5 N) c  J* v; R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
" m( B. q& L+ K& b8 C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？" n) ^4 t4 M+ N* a0 k
-------) e2 q  }& z0 \4 o
不好意思， ...
& q& c  x/ x6 B% K* X  E# r+ o
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! E8 d& @. {$ 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
6 G% v+ t; }. _0 Q  p& m) S
雷达 发表于 2023-2-14 21:526 [$ w# w7 H( Y5 }7 `7 p' O
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& R/ I. k7 d! Q/ V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 ...
% m( ~$ z4 T, t2 Y% u! ?) }3 m
, w; Z& z. p  A
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。
# V6 C) ^8 u6 \. v) S  G3 y
3 l+ d8 e; J# S, |' U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
! i$ j5 Q# b" P6 Y! f/ c/ Z
老福 发表于 2023-2-14 22:00; ?% z$ X( 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。9 B( r' N6 e: i2 S  H6 N# `

; o7 B% f6 u/ r: P  p, V  c或者把b但的起点改为1试试。 ...

' ^4 V+ {) o# N4 P
, A: f  a1 U2 M4 C: k; `7 Z4 I你是对的。3 ]0 Y1 @! w3 O1 V0 V
去掉了随机部分2 n" J$ X0 m/ d, S" P2 h) ^
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)% V) u$ g' e3 W* e% _: c1 G
y = (x*27+15).reshape(-1)& P9 o. i" M5 t7 y' I, L5 \
  y1 b  J; r# G# ~4 e* |8 {2 y/ L
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了# J; w- q! ^8 O* N0 K
w , b: O1 p  j+ l+ B0 Z
27.002620697021484 14.8261671066284187 b; k0 h8 C' \  `" Y6 f
7 X" o, v; x4 M, M) X# O! n, X# _
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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