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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 ; ^# A8 ]: y5 o

; W) g, T/ d* G$ J* M7 y9 d为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
7 x, R; M, X$ D4 @8 OPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：, W$ d; r4 y/ o' n# {2 ]7 k
----------------------------------------------
- [+ a1 Y+ I8 k) Cimport torch! M& _( |* ~* n. D) Z
import numpy as np, b: W5 h8 W  E; Z: r7 h6 E% G. E
import matplotlib.pyplot as plt. T, J  V0 P$ d, ]
import random1 R3 O/ t# W9 M/ k6 a! J4 Z* G! L

$ {0 ]$ y! r; m  H, \/ vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
3 |8 H5 X3 a8 Q- Y( s3 py = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=154 k6 E# a5 b# i' G8 c
: D5 u3 @- |1 G5 x# ^
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
, @' E6 ~8 J  R  I7 R  J$ [b = torch.tensor(0.,requires_grad=True), b4 L- K% \1 Y9 j/ ~6 ?
& A0 c* r0 [9 `& `1 N& F3 G
epochs = 100
" [! ^" M  V+ N' j, q" R4 H/ `) t" e7 d/ m" z
losses = []! }$ K* K3 Q. w8 o+ j$ X$ c" C
for i in range(epochs):
/ u8 c8 f$ n: Q. U  y_pred = (x*w+b)    # 预测+ L4 j. {( u- B* X
  y_pred.reshape(-1): T* |* M9 f6 b* A' J

8 i$ u  w8 F# u" p, j  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
2 O3 c- R% s- f9 O8 g+ T  losses.append(loss). B% e& H1 Y9 B
  7 L- }6 P* ?0 G2 U( H
  loss.backward() # autograd
& c9 q5 h# q2 a* J* b+ I3 q  with torch.no_grad():
9 y8 N% d: h& s* B! C# g    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
0 F* }/ H1 {% w) Q4 }( {    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # a- s) C! u- e% s4 @. u$ c: K
  w.grad.zero_()  
# F3 s% U1 {/ ~/ d8 a  b.grad.zero_()( q1 T5 b# w) \
  f  q4 ~; {( |: O2 |% e
print(w.item(),b.item()) #结果5 j$ R, k! ~) ]! \. S( I" l

7 F" B! P2 D7 e! COutput： 27.26387596130371  0.49745178222656255 x* J  C- t0 h4 w. y
----------------------------------------------3 p9 B( P# P" D- d
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。
* l3 [5 _9 o9 \  y* i/ H2 Q( Q3 @高手们帮看看是神马原因？
- D" w  i4 v7 k8 ^$ t- B  W  S8 S
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 ) v# P* H* o4 F+ Q8 T

" v/ H6 o6 M' ?- M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？+ o/ t& @; n6 _1 _- D+ B3 P! P$ Z
-------: O7 c" S* x9 b% }1 C0 i: C
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。
' c) N) s. ]" A6 K/ u# ?9 f9 S-------
% b; x0 w4 h  R. J, D  s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 19:230 {8 e  ~& v& k* Y0 B. 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？
; w$ L$ ]- E( u6 v; r-------. r' c2 G) v& j2 z6 h6 H
不好意思， ...
) Q7 V9 H2 p9 `% \9 h, `
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# H3 E/ ~9 O: O* i
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 ) F2 P) T: I: e- l
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
7 Z# Y, @4 H. ]谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。  _/ [" {+ A. c# U0 Q5 `
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 ...
+ u+ L5 L+ H" d" v  l: `9 E
! ^4 H& ~9 L- L* \9 C5 K8 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。$ H3 P# C/ V: W+ W. U

$ E+ r  t& X3 l  H$ 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 : O( n, V5 m1 o
老福 发表于 2023-2-14 22:00% |. y. @! O' x% o! H2 U; V8 {
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。
5 o$ m$ J+ B& ^# e8 v
% c+ v: l. K" |' [( u或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 W, G' j" B1 O) P

, P0 K* Z8 `! f. l你是对的。
+ z6 t# U) l0 |+ f去掉了随机部分
* }, k8 K$ Y' ?# E7 ]7 k#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)6 }. h7 w7 u* U0 K( J! {
y = (x*27+15).reshape(-1)# `2 X0 l( `) E1 }3 F: E, ?
, a, o6 Q" `6 n3 k
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
7 V9 {! k8 }% Q3 tw , b1 {4 y, w0 \  W+ V7 Z
27.002620697021484 14.826167106628418
$ z7 O$ y9 ]: J
5 p1 J0 U( E) T; Y- r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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