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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: |! J) ]& f( @& e; p! q
9 t6 \* t6 C8 H
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。  D, t& \# r( E! i$ X
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：, k5 A& i- g+ J; h- c- [( u4 f! K) M/ X
----------------------------------------------: E- {, |" [. n. [& z
import torch
) X& F- M" U; ~# H5 U3 l6 J, Limport numpy as np2 `9 }# B: M' a- A: G8 C
import matplotlib.pyplot as plt
* u* x  ^. G7 o$ q7 _% [import random9 [* w& R1 v$ d

' C+ E' S3 _3 ~3 E5 m4 ^/ sx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; X' z3 E2 L  p+ iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
7 v2 l9 |' p' W9 o7 U' T$ J' t% r* S+ C
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b4 t6 N% G' b- T3 n* R
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) Z7 m9 J2 b' S2 U1 B: B

& ~$ }2 t/ Z: u6 M. vepochs = 100
1 m$ i5 ?2 _: H) e' L9 O# Y$ g. I( E- L- S1 T/ f  K
losses = []
: c! E  X# c* z% ]2 `0 U% ifor i in range(epochs):2 n9 }/ P4 n. s; A
  y_pred = (x*w+b)    # 预测$ G, q: l+ Z. t
  y_pred.reshape(-1)# p- r9 K" O: `; [: Q0 h# O+ \

( ^( O1 a; t$ o! v4 T  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
4 [1 [0 C5 V4 E2 m. U, d  losses.append(loss)
5 v9 \+ P" N+ m/ ]  9 L3 f5 _+ X% t& D
  loss.backward() # autograd( z6 ?, u! Q6 z) b: }8 C4 o
  with torch.no_grad():# ?/ f/ G% k5 W5 \! O# n4 ^8 B
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w1 F8 v% D* L4 _1 X7 g
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 9 x8 W; Y+ ~) L4 h
  w.grad.zero_()  6 y# \$ r2 D+ w. @2 V
  b.grad.zero_()
' ~& ]7 q4 `# ]+ G: y8 ~. ~8 Z. F8 s" A+ N/ f+ N$ B( O8 w& K
print(w.item(),b.item()) #结果- s) a9 K- _% X( [5 k

7 v/ J# ^9 M% \5 u3 `! C5 AOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
" ^  M& l7 ]# \% y" V----------------------------------------------7 E; l' v" \3 u  S7 k2 d) t
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。
% y. E, g9 v5 F2 ?' N# V( J# m7 X3 R高手们帮看看是神马原因？/ J5 h& \. d$ f6 v3 ^% w
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 ! E8 I" d* O' }# I6 e# M9 X
4 f  @/ s% W! ~! F% l& J
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？- F/ a8 b4 Q- }9 Q, h8 n2 N% z  O
-------
$ r1 U' m9 _% |7 w/ a; Q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。" h6 ?8 }  k  z$ m  W+ V- `, d& i
-------$ q8 C+ s0 ~8 L1 ~
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
8 d' C% }3 H7 s- F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？$ o- w. {( k& P
-------- z% ~" E; l; t4 U& O+ U  |
不好意思， ...
' R: L9 G3 W2 J7 k. f' D
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。' [% Q$ `5 h# M: G$ k
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
0 \  W% j2 q$ B, q0 |: N6 j4 |
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% X$ C8 F! D" c
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
3 m, p; o: `- T2 ~# G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 ...
; r& }& r. j. {7 t5 I, E

0 |; P: \# m) A8 Q& R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。
/ w3 X* B2 @1 t, {& Z" p7 m7 s3 M6 ?
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 - Y: i* r* q: ?$ A0 A6 F" B
老福 发表于 2023-2-14 22:00
7 {7 y6 N& o: B' _( Y$ 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。9 K, m9 g3 F8 H* c
: ^, ~; x  ~# W5 c
或者把b但的起点改为1试试。 ...
: t. c' m8 O8 H% o

, j5 @6 n& R7 i3 U3 H- T8 ]你是对的。
( n" ]( @) c* G去掉了随机部分! [% d# m" p+ g( \8 n/ @
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  G1 Y5 Y, z3 j( L
y = (x*27+15).reshape(-1)! z- t+ o, t7 `

, L( {* l. X/ o' o6 I$ W循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
: `: }1 T$ R' A7 o2 d9 U5 kw , b
3 h% x- o- D" K5 D1 d, r) V27.002620697021484 14.826167106628418
5 P: ]! K6 v. H- |, y( o1 F' E- |
  S9 U$ ~& L. m- J# y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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