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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 7 d0 j+ x# b5 y: ^# {

6 p- S5 u# E) ?( D4 J+ c% Z0 E/ {为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
) p& n" z2 }7 ~* e+ Z* c+ N7 n' X2 OPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. {1 \, f" L. B
----------------------------------------------
+ S1 Y+ N0 D3 X# v: fimport torch
6 R0 R3 Q. q+ |; i7 s) g, ?import numpy as np
/ t, X! L' t3 F$ @; d7 zimport matplotlib.pyplot as plt) i2 s7 w" x$ A: c+ r8 q6 i
import random$ w+ _0 b* d: n* w# K9 j
* }1 {( {- }( p+ v& i1 h
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): V6 v/ P3 w% P5 k. s
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  ]$ G% x) y" `' _, X  c
$ N- E1 \. |  W" U  v1 _8 q
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
3 G5 ]5 @5 o. |3 W# s9 y6 `b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 b1 V  Y' z2 d" f8 t; r% |- f
; v/ w6 q* }; m: g, B8 e
epochs = 100* H5 D) J0 y+ N. V) j  A
; @# U" K9 d' B0 F: E5 m
losses = []2 N3 X1 ~/ N5 [- ]8 M
for i in range(epochs):
1 n/ k1 ]- W5 j1 a7 t" G0 u  y_pred = (x*w+b)    # 预测6 ?" \) x6 ?7 m; b5 X( b4 L
  y_pred.reshape(-1)8 |$ W9 t/ l) L

# o0 v1 h& ]5 }7 r  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ e) M( r" A1 A4 k+ b  losses.append(loss)4 r* J$ A8 m8 i/ }4 G7 O1 v% R6 j
  4 j* O% A  |/ R& n' a
  loss.backward() # autograd: `  R8 h4 |- S! Y8 J0 }
  with torch.no_grad():
) E, s' ]  q' ~" m! Z0 C; o    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w' h$ t: M( _6 X, ^: x1 Z' I: `" u
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
3 h4 i' o2 t) s# x0 d4 x  w.grad.zero_()  
# Z& p( M1 P/ \9 |' K# U  b.grad.zero_()' A3 F$ ~9 L  V. ]
8 r- H6 V. o& p3 @0 C
print(w.item(),b.item()) #结果% a9 |' {, O1 x" w. z

. Q9 D: i9 l; P1 L7 zOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656250 B, |& D5 j2 c
----------------------------------------------
& `7 w4 h( e2 I) H0 [  q: h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。
1 t9 A  S- D# e( }高手们帮看看是神马原因？7 x! Z1 n9 K1 W. L) ]' A" @
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 " L7 B) T( k$ @

' s+ k" L- a# D( t  z# 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？
# W, ?% t/ V( ^. g: y% O2 Q9 |-------' o/ {7 N% E$ s9 I
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。$ i+ _7 D  k8 z/ z
-------6 K( @5 X% w1 l# F/ n3 }8 p* Z4 y
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. q* I7 I) B/ I6 j, z) w2 v5 q
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？5 B% g! z* f3 _9 ]* R
-------
; L) T. j8 ?3 a' D4 r( F; ^+ i不好意思， ...
" X, P5 J" ]! Z- H: G4 J: C& S' ]
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。9 V4 b, ^  D. f% G6 T
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
3 V9 _! o, F2 ]$ }7 ~
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
8 g1 l$ ^1 N; ], J6 y+ |$ Z9 U谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。" t7 l9 ^3 |; Z' `9 n' J( 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 ...

/ a5 M" Z) a' J% O( m6 p3 W; z7 a8 T# X* f8 P; Q1 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。8 |$ I' G; K+ p; F2 x$ w5 S& A  k) @3 F

' y" H6 f0 P8 |  ?( g$ [+ [5 I/ ?  U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
* U0 }) Z. X) b7 |( e& t' s/ V0 s
老福 发表于 2023-2-14 22:00
3 a. W7 L) D7 s6 S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。" w6 H9 ~3 P6 |( i" x
  j, r1 R7 N! d/ Y. _
或者把b但的起点改为1试试。 ...
# ?3 W% M; N- ]  u7 j

' C4 M. T! }% D5 W8 s4 |你是对的。* K8 c$ D- l3 [# M) A) k2 a. B
去掉了随机部分
: c+ @% o( d- m0 D#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
6 K2 B& r* v. J6 F  C  k- a# fy = (x*27+15).reshape(-1)' `/ [$ t) N2 I9 R$ G! o! m+ L( X
& n+ Q6 l0 Q9 v' G
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" o6 b& j% Z+ A  C! V
w , b
9 P, s" H: o4 C27.002620697021484 14.826167106628418
6 W/ T8 k3 T1 e, y
' A& b: p; `. k! P+ q7 ]& k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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