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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 & @6 p9 l* d1 w" O8 K. u; j9 H, x
, j$ A" r* s5 F' y5 |$ D
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。# C/ G4 L, |6 w. G
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
% U' B5 {4 ^: v- k& k----------------------------------------------( H" v0 \; b3 ]/ R
import torch
0 {. A$ W6 f) |import numpy as np
. j3 S# F3 N5 eimport matplotlib.pyplot as plt
) y( n8 E6 B; v/ i5 Qimport random
1 B2 b5 o! c) \+ G6 \' {
; [/ Z* O9 }2 x, vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))5 e7 o9 n* d( `4 P
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
% m' A' p) A. U' v# L  t( ^6 r7 d3 ^6 M7 m4 q. g5 M; s0 q; A
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
; y0 S- x& t& W# n) w3 v% N4 f% eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)4 X0 D8 p9 c, z9 E; V8 _: R

: L. D8 M- u- V- eepochs = 100
. f9 g/ C/ w5 c( H
; I, ^/ N3 R/ Slosses = []
+ {0 X. E0 T8 l8 ~) c* ifor i in range(epochs):
( F) U) b& p6 z  y_pred = (x*w+b)    # 预测
4 v3 i" O  k% B: h# A' d; Y# l  y_pred.reshape(-1)8 T  a. b% ?  v; W

, O' M, M2 a- H( M! t9 ~  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss, J5 l" d& _& _
  losses.append(loss)1 f# ?1 a, n" z2 o/ B, V
  
1 [; y6 \/ U5 }% P4 p8 [" x  loss.backward() # autograd
8 b7 b, B' J2 f7 E  with torch.no_grad():
; V' R; g; v  c- x    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! w  k! p6 z  H' ^. F" E
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
! e* a) j! e: W0 N  w.grad.zero_()  
, R% A+ U; {8 B' Z  b.grad.zero_()
1 |8 s+ M, k5 T0 _; j# Q9 J4 j% Y
: ?$ p, Z/ V) n0 ~print(w.item(),b.item()) #结果# ?0 e% v$ [, K6 M! ~# Y
, C$ z7 e% j1 d# Q: Z5 [
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656257 o6 ~. U+ J: y4 o. r6 R
----------------------------------------------
" ]7 U6 G8 F: W( k7 X+ K* z- W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。
2 G3 F; L8 k& B; K3 k2 ?% T- f高手们帮看看是神马原因？
  u$ o2 G; x) }+ J/ p, B5 ], y
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 7 q8 ~0 u* b3 e3 X: \

, @1 f/ T- X& k% e- t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？$ u9 h. O. H+ f
-------9 o3 t$ O8 R3 J4 W' e% f: M
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+ P% Y8 i% g) A* A
-------5 }7 D6 e2 T( L! o0 a
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
2 N/ m8 {5 |5 x$ E2 P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？
# r# [! m; W3 ]! a  x-------) G/ o  ?1 c" \+ l: Y, u
不好意思， ...
! U/ u/ |6 d/ o) z$ {% o, j; c" J* p
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: W) `- h8 S9 Z; h( x" I  c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 ; K: X2 i0 j! R; V
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
& |7 [. W& y# f, f谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, E2 w2 X( t. U# n* `$ {8 L
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 ...
8 F5 {' X% }' y! p2 N  T. Y, I
) C5 S3 k2 c0 i# q6 S& 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。
) `' m, G6 W% o% \( t+ x, P  e+ P1 j: U# m- F% 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
8 H9 r8 h! k  V  i; G% a
老福 发表于 2023-2-14 22:00) P% i! d  I8 j2 T6 n8 x
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。: f9 m, U$ j3 i0 }" `  I2 A
2 R6 N  C* ]. Z3 k" C
或者把b但的起点改为1试试。 ...

6 }+ X3 Q1 s) _* W4 Y9 f* z0 Y3 k: i9 {3 h9 {/ k' o* I6 }
你是对的。, ~7 v* d1 v* g2 o6 J
去掉了随机部分
+ \% M" F: t5 a4 N: l#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
! X6 _3 F# P8 Q" W( v$ \5 [y = (x*27+15).reshape(-1)8 Z; R2 e8 v; B# {5 Z6 |# x$ Q

1 ]( ~- z+ k8 }7 x: W1 Y$ P循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了$ m1 M2 \+ p4 y% _5 D" ~( ^) U; N# I
w , b6 x& n) s/ k/ N0 c& t/ R9 ~4 I
27.002620697021484 14.826167106628418
4 ?% z$ \( Z8 H
- B, H, N3 Z" V) w6 f1 d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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