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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 ) e- p( v$ V6 m& \' y

) x8 Q) i" i3 s/ l为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
; U4 _# ~: d! [/ l/ FPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：) f1 ?  }" I& I1 a
----------------------------------------------* {2 b4 M  B( u
import torch
; o$ e, w1 O' dimport numpy as np" e# B7 T  b; H/ q* G2 w
import matplotlib.pyplot as plt
* U5 ?4 q- t( H% d: c2 simport random) h, E6 K1 K7 d- H. t) D6 \

, J& }0 }- \* f2 \) k: k4 sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- s5 {' B* v2 J# _- h. j7 K8 `y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: Z- a$ h; t$ {$ l" e9 U

) @  Y1 x" R0 k8 W" |" Fw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b* ~1 U& g# C+ W! [% `, T+ Q" T
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)% u% w! P& B: ~/ z, q
" x# B, ]  T% Y+ K3 n# U
epochs = 100  ?; m* g  K0 Y- f) Z
7 X. C* t4 q, e0 c
losses = []
$ j. j/ D9 N$ C' @for i in range(epochs):( b* n  A( [+ e8 \; b
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! L' Y4 F  g- p( J* X7 Z! m$ T  y_pred.reshape(-1)
/ J5 O7 Z& }, k/ L
0 g: [, C2 ^  N! D  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss" `& ?" Z! t4 Z& o
  losses.append(loss)
) h3 b0 x0 W$ H) n! r" d  
0 D7 ?7 [+ V. O8 u% S6 C6 {. |0 E  loss.backward() # autograd
4 H8 r# j+ t; ^  with torch.no_grad():* ~- Q% D$ }% k% O( F! [) F
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
2 B0 A$ N% s, f5 W9 j: l. G    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b " g* S9 M- }; Q9 b. n5 ]
  w.grad.zero_()  2 Y2 H# \* _* ^2 Q# I1 n
  b.grad.zero_()' v/ J  X: y9 E9 B1 z' @

( o9 X, b2 D0 O  F3 z% Y7 gprint(w.item(),b.item()) #结果. l- U' n7 X; W1 O! N; b. U4 g- l. ]

6 N; H. Q% }1 T+ a5 i7 A8 POutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
+ Y% O& l" a, O1 a" A4 \----------------------------------------------
% G2 j% B, [1 y' N% n  P/ ~9 l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。
$ `* h- q; `( L3 k7 |# n2 g高手们帮看看是神马原因？% n% Y* Q! [; H8 t' z
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 / A$ P# l6 N) G% A8 V& ^

$ q3 n* ~* X- @6 B% g+ [3 ~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？0 c4 |9 K, o. c, S! ~" E
-------
- s) p8 g7 j" I/ E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。+ r; y8 c7 o' Z5 A
-------
5 n* A2 \9 \+ O0 o# m4 L; ]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  o/ Q! s% E  ^2 }- j3 I3 I  g
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？( V1 J8 A; V- _% G) _! j# v
-------
' `+ R- w; `+ W# f* c1 d- n$ ^% W不好意思， ...

' a' L$ l7 [9 Q; O5 V谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 B" ]0 ]* r8 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 7 u: Y6 @# Y* r0 N& w  |
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
" y& U1 j: O) M) [' i: s# Z' w9 ]谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# G" \# u; C# h  b/ r% r3 n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 ...

' d% F3 U1 R; {; j8 I6 x6 \, }3 M2 _3 Y! U% X+ \. 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。
8 h1 E. G  U5 j; |& i2 `' Z/ ]) k9 h5 J6 o
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
9 Q! }0 E% c4 ?! s6 F* p
老福 发表于 2023-2-14 22:00
* G# W5 D, A" U  n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。
$ b4 v# k) c8 ]0 U: w! K2 L0 t% B
2 B# j9 o" F& s& H或者把b但的起点改为1试试。 ...

% v: v: I" ?$ o0 l( u  u8 O3 c. R4 K& P) Z+ A7 ^; [
你是对的。
6 o9 ]' Z& r7 I9 H. [去掉了随机部分8 l' s" L. z# ~2 L* d
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 o+ F+ U. R3 f; `+ W. |
y = (x*27+15).reshape(-1)0 n# U! w. X" i6 _: j+ `

; h6 u) E0 i. i7 V! {6 I6 d) r0 I循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了- W* f4 ]6 ^. _) p/ B, R3 |9 a. \+ H
w , b) ?2 F- h7 A2 k$ T0 K1 H( [1 c
27.002620697021484 14.826167106628418
. ?0 Y0 o1 ~+ |0 v9 x, v$ j7 E: n6 m  T+ y% \' Z; Q. P  c0 \- g2 X; t
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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