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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 / P* K/ {$ r3 k' A/ @4 C0 [

3 Q. U& G0 o! k; b为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
4 ]& x- y9 c3 ^+ n) q0 w6 G+ i! KPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
# O" C: J, U3 T  _# r----------------------------------------------6 S# N3 S$ \; _
import torch
$ J8 s. n  Z1 Jimport numpy as np2 p* O$ y0 f; ~$ w) C9 `
import matplotlib.pyplot as plt3 W/ H& Q- n9 e: H+ A
import random, t, J: Z! t3 l0 ~0 T

/ Q. r6 d: E! gx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))9 B6 x& ?2 J8 Y( \2 n6 ]" V& \: P
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
6 z* w% w2 U5 r6 {0 M0 a2 N! q" V# Z& D2 s0 w+ K
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b0 s. b" b  Y$ D- [1 `% x* L# |: e$ O
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
8 L) g0 f; m. a& [- E$ H0 i( T2 A; J
epochs = 100$ C) D5 Q# r! \% L8 N

# a  i1 Y6 o8 |' r  H6 closses = []
: W) B# N: O7 d- afor i in range(epochs):. G4 c( t6 [; e% W1 S' \
  y_pred = (x*w+b)    # 预测9 J" P# \8 P/ p
  y_pred.reshape(-1)
3 S& V& I8 q$ y5 a) o; ?$ _4 x 3 d$ @4 V* l9 e( ?& m
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( C8 d0 M# p$ u4 g, a) Y3 Q+ L  losses.append(loss)
$ o: P8 ~  x8 M- d: x  
! y# |; x$ L8 o* \2 C  loss.backward() # autograd/ J. |5 c( s+ d7 {  X  B
  with torch.no_grad():  r  x4 ]0 y, ]6 Y
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
  {" B% {4 `- |+ x; |' Q' ]0 s  m    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ( {4 x. @6 d9 F
  w.grad.zero_()  * V- [) Z9 J) S# O' R* |5 Y4 N" t
  b.grad.zero_(); s% p# A. w' e2 }: q$ T

& y$ u" Y$ A2 S3 H# l6 yprint(w.item(),b.item()) #结果
+ V, q; x- Q+ c, T+ m; s7 _: o( _1 \
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
; W2 C8 v) m  _3 _4 ?: {----------------------------------------------
& a. p/ w% Q$ A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。
9 T$ r$ }% P0 f# ]! o高手们帮看看是神马原因？' r  Q6 f& i" ~+ C" l
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 5 o& f: E. z2 u, o8 j: d7 F0 b

" |2 X# K: V6 e5 A  ]* z* ?* r* h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？
6 D4 x+ \/ w' l0 F-------
2 s4 L) @( P9 }! E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。) L7 L. o) P8 c- A' y
-------
4 A, z: Q1 h  c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
( H7 M8 {6 d6 c1 o2 r! u, ~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？
+ d0 @5 f, P. Q1 r- y& w-------% |2 c* H6 U% f  s
不好意思， ...
' Z# p2 b! \4 N" m
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
9 x' L- d5 g! w) g$ m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 o$ E  ^( ~9 N1 Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
6 d7 m6 Y$ r* ]+ p0 J4 u谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 o) I9 X6 v; K9 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 ...

3 T8 m3 L$ J# R+ P- h" H% C7 h" a9 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。
. @' [" X  i& G- ^/ p) W' ], A5 u$ Q2 m: j) a; n( h+ p) f+ T
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 & S2 @  U, m9 s& b8 u; f
老福 发表于 2023-2-14 22:00: x3 ~/ f3 g# A* E6 [9 p
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。
: R% G0 t. [7 b6 s( S6 s. l
" X6 Q) O9 c0 ^" Q或者把b但的起点改为1试试。 ...

2 ^) i/ `0 A4 q: e; Y& E, K
, S. J* C( N* n( |$ K" ?& _你是对的。: ?. \9 ^# A- X! o7 b; ?/ q% j
去掉了随机部分' D* |3 c7 b% z3 r2 @. ]/ H$ y' X$ L
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)6 r6 `) a# M$ C7 G
y = (x*27+15).reshape(-1)- W  X4 W6 t5 }% {! \, m( z
9 y' c- v) R6 C: t4 [/ U! T: ]
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了+ T9 G. y" ^1 t! J1 u' S/ L0 D
w , b
0 v, }" m! X% j8 J27.002620697021484 14.8261671066284181 d8 Q/ V1 v' O; C0 n5 ^
% T4 @3 n/ V1 P$ z; n# V
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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