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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   l* g4 C6 u, o) d( G
1 x% D, G' t- a; W/ I3 n
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
$ r. K/ v% }, n1 G4 ~) ?; d* ^2 R9 J' rPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：! e; t" ?7 M- y! O2 |9 E4 ^( n
----------------------------------------------  @, u# n6 U1 u# @# w
import torch
9 I8 Z( S$ v; bimport numpy as np) B/ \# w7 v# P
import matplotlib.pyplot as plt
8 R6 L# S5 Z5 w( v8 g- z/ `4 }import random
- y6 G" N/ u! n3 B; E( ]2 x  S# k
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
# G1 {! f) ]% R" e! S/ Z1 I6 d2 oy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" V' S$ D" c5 M: Q' s. y

0 t* P! M) o, ~w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
) m& m- E9 P, `5 C6 n: O5 P+ ]b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)2 l7 e8 H9 R/ E- Q) x5 G6 `
$ q- L7 z0 E8 C: L0 |" h
epochs = 100
8 P) t/ S0 X# y3 N0 b9 ]7 `4 U( C: q
6 d1 K% u1 L. ^losses = []
$ w+ s0 C6 Y- s# ^/ Ufor i in range(epochs):
! V% |* b% J/ J2 B% _4 c) I9 V  y_pred = (x*w+b)    # 预测" R, u% I( C+ u/ d: o% v
  y_pred.reshape(-1)" K2 p2 {) @3 r& D9 P0 T
) Z- e, }5 @/ }$ ^' r
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss( D4 R/ s( J' Y
  losses.append(loss)
, c& y5 @- m; R  0 ^5 V. k4 L& T! s( A
  loss.backward() # autograd) d: k! `( e4 H6 M6 X, ]
  with torch.no_grad():
6 h* ^, a) q2 O: `4 f    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
6 ~6 W# n" w3 e# Y0 N& f    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b , q1 n6 ^5 [. U8 ?; x; d0 K
  w.grad.zero_()    h1 `5 z8 `, Y9 H/ v* q; x& _" J
  b.grad.zero_()5 i7 C( V7 B% W
5 c3 F$ w8 F( |  [4 o! C
print(w.item(),b.item()) #结果# b' n" Y1 @9 }6 z

. F$ `) U8 k4 ^" g9 ]: _# _Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
, j$ _- A' K9 V/ ?# A, ?9 h* n* @----------------------------------------------7 H5 [5 `7 n7 F' N: {* ]' A  D6 f
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。: F5 v  K6 v3 f: E0 B+ M
高手们帮看看是神马原因？( b* a8 o6 K8 H  I8 r. ?0 n$ N' S
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 J& s8 ~) n+ ?& K! M

( R) p' v: V) q, T- @& N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？
2 t! M1 ?- A9 L2 w( D3 ~-------+ ~, ^- V3 H- m* e+ l* f/ S* R# [
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。
5 H$ [. ?% O8 R& I-------& }& c6 n6 s, @6 x# J; S8 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 19:23
# v* d/ d8 u8 d  T1 I. f1 G* k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？
; J8 R$ }& X7 Z6 f, J7 C* b% E-------
0 s8 j. F5 d9 D( _& q. k& m8 q不好意思， ...

' ~5 L5 M0 E3 ]7 A4 [谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( y, O5 r% V3 }: E- z  {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
+ Q/ l6 Z7 l* O; V0 z& N# v( ^
雷达 发表于 2023-2-14 21:521 ^4 P" A% l2 U
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
6 m, \8 b5 U# a% ]* ?4 r% ]7 v/ _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 ...

! V" a7 Z  l$ y* `% D# q$ z+ v! ?- u- @" W1 _# l* w; Q& i. E
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。
' x( z: c  r. C, r9 C" \% a6 t
# _: [) T/ Z! e8 Y% M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
6 ^: u, F' Y9 ]3 T
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( }$ W8 J! g5 V4 I8 s; E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。
! N" I4 [' `- _' z8 \3 G8 v4 _8 V# ^2 K* a, z# R0 E# \
或者把b但的起点改为1试试。 ...
6 O; u; ~- t( y9 B) }0 D* ^' J
% y: H3 K; e" v& d+ w
你是对的。
* @/ ?3 m  M1 g) |去掉了随机部分; m/ N2 E# ^, z
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 j' m* f6 ?6 s5 x
y = (x*27+15).reshape(-1)7 Y) V6 @; c6 _% w+ b

$ O' N/ X0 B0 y; A3 e, }! J循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
( Z# a6 x5 Z: x1 q6 I+ z- ?) ^w , b" h, U( m7 g6 s
27.002620697021484 14.826167106628418
6 |' P  \. @: }) y# F
, n* P# {- H1 e: q! M# ?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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