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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 , s7 G3 E8 N0 Q3 X! S
4 M/ _) }6 m/ D' M  b# e3 I
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
; E" u; [" V, j$ t2 i# A* SPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：, L. d7 z0 R5 F, ~; z
----------------------------------------------, Z4 r5 V5 [" w0 I2 e4 R
import torch
7 T0 E5 ?% m" ^! `import numpy as np0 A! `% `& U# W/ {' a
import matplotlib.pyplot as plt
3 k" y) ~# _" dimport random
/ T0 D# r- B- P0 W1 o$ s
) Q8 ^8 Y) i, Y: ?8 hx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" m! T6 J* d. f( j; j/ X: d7 I% s
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
) T1 X8 }% j7 [) Q1 k: t: m, P1 B8 h' u+ Y7 x
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b' f. A2 Z! r+ J; ~
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
$ x3 c) z$ |0 `/ }( l+ n" }; ?! A
epochs = 100
3 Z% ~2 I0 S8 i7 l( V" I
: R. N* _% I+ A% T  i, Tlosses = []: k' c/ l- z9 T5 A
for i in range(epochs):, k2 [, F# e5 V! L7 S: i
  y_pred = (x*w+b)    # 预测  A+ h+ p7 k' L4 b& o" ^+ Y
  y_pred.reshape(-1)
4 l* g* z0 T8 t, T/ Y5 E- R
4 m- j$ }7 m1 k1 i# S  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
3 i. y% N4 ?/ I0 v* K  losses.append(loss)) m6 Z. g# O9 J  ?) E
  
( l9 S/ V" x/ Q1 I  Q; Z  m* A  loss.backward() # autograd: l% l' m7 T6 o
  with torch.no_grad():
' m. n) q: [6 F( Q: ]/ q5 j& @8 I    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
: i  }. U0 O- {; h    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 O; u# k! A, {  w.grad.zero_()  
% y! m) Q3 G/ B2 M3 i9 @  b.grad.zero_(), ]) m! h" H* w) E
' m9 f% O6 U& Y4 B! O* j6 l
print(w.item(),b.item()) #结果
2 ]8 `/ j' t) {6 L( p  @
0 O# z/ F" K: o/ E( AOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
) R' X# v0 y! q----------------------------------------------* q/ ?6 ], }2 z+ N: U
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。( W! G' d: d; f" O8 m+ |
高手们帮看看是神马原因？% _, w, c; e: ?
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 * i. B& N) J' j/ C3 I

/ B1 {( B& C( U& a1 R0 a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？: }" h& U% T% D# e& i
-------% Y- b: w' k2 E' }  E2 |: W
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。3 l( O7 j7 F1 i! e, X6 A6 P
-------+ p# @. {, A% c0 z+ `0 f8 C4 T
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 h* C9 c6 E! w. ?) m. @5 S/ 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？  _" v7 W' @" X" A7 R7 G! `
-------# [$ p  [7 r% Z, p, m9 _/ `
不好意思， ...
9 V( \6 r9 w; `# Q" n4 k7 }$ v- h
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 N" k+ t( m  e$ e8 O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 ; R! A& J$ P5 |' l5 D8 [6 R' L- B* b/ d
雷达 发表于 2023-2-14 21:52& E' H  i0 ?9 J" \# s2 b! _
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) M2 |% g) l) f/ }/ S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 ...
6 j3 @3 W3 f1 J7 N

5 S5 o8 `5 T& o% T/ O3 G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。
. b. c/ W* n0 I6 W6 ^/ t$ z$ V4 G1 Y2 C2 i
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 8 E2 }7 h3 Y; Y) S
老福 发表于 2023-2-14 22:00
# F+ `. Z2 p, 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。% f' g% \- y- ~% o* T
2 @6 A( D7 Y( y" b
或者把b但的起点改为1试试。 ...
. K, d% b1 Y  ~/ I  g/ Z6 J7 E+ N4 t  G( O

$ H5 Q+ f2 m4 D$ s( l4 _- P你是对的。
6 I1 W  w; u+ Z. |去掉了随机部分3 [+ j' K; Q: z8 ?2 K# x6 i, ?
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
* n9 Y' [( D  ey = (x*27+15).reshape(-1)8 A7 C* Q0 x: c& w

9 I0 b# Z$ ]: Z- Q- f循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
, G( s! L4 R4 g3 q6 q# Xw , b$ I" W7 Q8 K3 {/ _+ F
27.002620697021484 14.826167106628418: E9 `* [2 q# B+ x# \% z
( A" P$ }. j# Z. O( M' i0 z
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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