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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 ! m$ |% q8 j# T

5 i; s' l2 ?' u1 L, _为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。7 K$ Q& L: M6 f; ^3 H1 |; i
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：9 H. _! H3 @) m4 i' O
----------------------------------------------0 y7 B" X7 K0 ^
import torch/ E2 O: M& J2 X$ Q$ W/ p
import numpy as np
; c0 V7 P1 H5 ~) `import matplotlib.pyplot as plt& Q' ?0 ^0 g6 Z8 `. X7 \
import random% x. p9 R7 g* I8 x
' n) l7 Q- X$ Y, C! X. n" k
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))$ x  f, Y: L; \
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
% O) L6 u0 j" B. Z
( s) U. n( m7 }+ n* n& @; tw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
4 @: i2 }9 M, db = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; h# e; Y7 B% G: \
2 {3 L4 T7 p4 H0 _  ^( Mepochs = 1008 ~/ g) v5 _- m
! X4 T4 w6 V6 H& u& G  g; O, j
losses = []
9 i0 ?4 d- [3 e( r, k1 T9 P, kfor i in range(epochs):
4 V; s, m7 d+ t& Y5 P+ H% r$ H  y_pred = (x*w+b)    # 预测9 ?! J  \* [6 O
  y_pred.reshape(-1)5 ^0 Z) ]7 I# b8 G+ j1 v5 q5 N

8 T2 N) x, {2 o) Q  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss# w" F' w- X4 t: ~
  losses.append(loss)% f6 o( Q" v( y2 k/ w
  
& O: l$ h& C& K2 _  loss.backward() # autograd
) L! _$ I, d* H7 Q% |: Q# ^8 ]  with torch.no_grad():' e: c7 t( K5 [, @" _/ J7 R# ?
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w" @4 D3 D  e+ x: ]+ s2 X, u' b, l
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # U% G& S4 E. M6 h, Z/ D3 N  B
  w.grad.zero_()  9 g$ P5 y5 ], y: ^' ]1 B  |
  b.grad.zero_()
2 r) }* H. y- h8 Y! s" ^9 X6 `* O  n/ n. |. K% o. `7 h/ m
print(w.item(),b.item()) #结果
5 T- w( G& j9 u: \3 x
8 X. f* `4 C" F% ?/ yOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625( i% |" d3 f0 k9 V$ t
----------------------------------------------
: _, o1 P" X. Q. W1 b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。
' E& l: Z& ~/ ~4 o高手们帮看看是神马原因？& m6 G9 b2 H4 {; E9 g8 r
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
. H4 p" g. P; t; C$ [
! E. ^4 m& F6 \# ]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？' x1 {$ Z" r( O% |# w& Q: C
-------
* i* v8 W0 L6 }  H! y2 S+ N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。
/ c1 V. P! t4 t4 i" m9 x-------8 z; [$ I1 }7 ]6 i' m
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; c) ?7 h* D$ S4 V: K
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？
; V9 X! v% X5 L9 @# d% A$ s" `# b-------
0 v: }' X" @1 ]. m3 ^1 \3 ~不好意思， ...
0 Q, o6 F% x* x+ J
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
% ?7 P2 l5 I! M8 o" Y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 % s3 R( u- c. i& r. [9 e; X2 B6 _
雷达 发表于 2023-2-14 21:52. Y8 \5 d/ g# h: ^3 C/ E$ o1 p. q
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。* X$ J5 L3 J8 x$ H& m
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 ...
/ H! O0 Y4 W7 C+ D

4 x1 B. ^8 b6 c& @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。
# A9 K/ O6 x. g& p
) l6 [: B) @; Z% c3 f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
2 L+ ?, H, R1 O) g" _7 U  A
老福 发表于 2023-2-14 22:00
' P$ C1 g+ h( f: s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 J8 {' [6 H0 U
/ L4 s2 a8 d$ o0 k- Z
或者把b但的起点改为1试试。 ...
) ]' J- t  B' u- F: E
  t9 Q3 q% e- p) {( Z1 w3 Y, O2 C
你是对的。* D- P& i7 {6 J3 P7 W2 J: A% N
去掉了随机部分
. N: V, h# w4 @/ R$ l#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)+ Y# L( W: G! }' a
y = (x*27+15).reshape(-1)2 ?# p6 M7 o) Y+ }% l, I1 o8 D

3 s9 w% H& E7 v0 K* N# A2 \# F循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
# P9 C: s% h, m4 J# Y( w% Dw , b
$ p) a1 e+ w$ K8 }; l2 B27.002620697021484 14.826167106628418
8 ]. k+ k9 [2 v' Y+ h4 f
4 J* e0 C6 l6 j! t) M; _* E- `; {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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