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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
1 m8 n2 B3 C) W0 B' h& z: h
- ~! c& r& N2 T7 I, S为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。0 Y, l: L& k1 Z  y: x; x( e9 a' @7 X
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 A6 x& g. O  u! r
----------------------------------------------- K  t6 Z. @$ A5 Q! k0 }
import torch
% m3 d6 C- S9 d( T! wimport numpy as np
1 Z! L: a4 F  t- |import matplotlib.pyplot as plt- k5 o& G5 W( h- s* I0 ?8 h) ~
import random) c' ^0 ?) t" k6 T- ~

) N3 s) A5 Y0 F+ r% y* tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, Q' `9 w# c! h0 Q+ My = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
, r, v0 v8 w& l/ ]; H0 Y) l! X! n( X* f# R7 i8 M# M% h
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
/ L) \" \, n9 t* ], C) y( y9 o' @b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" H# z% B  i2 A) ?* d2 ~
1 Z6 d/ \6 B$ P# Z1 i
epochs = 1008 K' F; N$ K/ p4 X; N2 h
# J6 B, e- o' G9 ^6 U+ x5 T
losses = []3 G1 Y- r% i. c
for i in range(epochs):
$ i$ g6 W6 S3 U8 |  y_pred = (x*w+b)    # 预测
6 Z' S) S* S7 L  y_pred.reshape(-1)
' f# y, s, `  v+ [. E
9 d: z3 J4 U8 ?" Q  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
4 E; z- ~) Q' m  losses.append(loss)$ X! t  N' w# ^! S
  ; c4 Q2 c& [/ e4 a2 b# J
  loss.backward() # autograd6 S: Z1 x1 \0 o5 w
  with torch.no_grad():
* X# @4 J4 G- ?! N( |# ]9 k: ?( H    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w  U% H' u( e: s- q" A8 S
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 @* D. X! i3 k  w.grad.zero_()  
) f3 y0 a: u' `$ j0 m6 P  b.grad.zero_(). }7 q  ]  Q! h$ y
& R5 S- U& D8 e- y: A+ [: _6 R
print(w.item(),b.item()) #结果
* z: Y* ^$ |9 m# F. s; r) M: w1 u  S" r
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
( s+ ^2 e  s* I3 I# g; X, H----------------------------------------------' W9 ^) D% ~# ?( v% {
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。
4 W2 X, i5 q' `% \) _' h5 j3 L高手们帮看看是神马原因？% M: Q: ^& F. I/ ^- q$ @+ G3 I$ \) {4 ^
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 0 W3 o0 `0 _' `* D+ U+ b
" N0 f. o4 x8 w7 C3 m# x
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？. x6 y8 \6 E% d* K# {" v% y
-------7 C5 {8 `# Y4 j1 b; y
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。
; D5 C3 B' R! _: @3 k, y/ J4 H6 @-------, E$ L! G9 ~5 G) W8 C2 K
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
0 b1 ?$ c6 C9 H) X' ^# d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？
! ]- x& i0 b% E6 M-------% A0 _9 w( N+ {4 k& \# {
不好意思， ...
7 y4 g7 B/ N8 C  r. g
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
6 \6 }  Y: W" j' e4 W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
9 n4 t( N, i+ T- u
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% I1 l% z3 ?8 g- u8 e( W6 {
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。' U! b: k/ N1 R) ?; n* y+ Q- ?
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 ...
" y5 x8 Z; O' e' N7 K( S. G
  u7 X( L- C, q6 j2 |1 u
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。- z$ r+ q7 J9 \8 m/ w) [+ B6 O

5 W& Z0 J7 B( Q: \. K) L4 J. ]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 $ ?$ P# A; q. I& z
老福 发表于 2023-2-14 22:00
3 J. B/ e/ n% _4 `, ~  M" i( h$ 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。, I# _9 }& ^/ L. n# C$ ~$ ]! O/ j

& j/ W0 k8 U% f4 R或者把b但的起点改为1试试。 ...

" X0 c$ K5 e: X5 D% v# W+ y2 c. G& S; z5 D$ [
你是对的。
$ F; ^2 P2 h" t! }! j去掉了随机部分
( C4 Z) e; l/ [' c5 @, ^1 T. {; O" e#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1), ^! z1 j  C# p3 e
y = (x*27+15).reshape(-1)
8 g' h$ d+ y0 g6 E
$ X7 a9 A& _0 i* L! L2 X循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
5 ~% v; h- M8 T& `( e) j2 T$ [5 [w , b& A3 s8 K. N; h( m4 D
27.002620697021484 14.826167106628418
- E& S' T, B+ \. y& \( F. E
/ V; Y# k6 N* i5 p) r. Q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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