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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 3 R2 U+ a2 F2 [% k! R

7 L/ V' c# Y' H& ^为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。. D7 m" Y3 i/ U$ L
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
; ?: ]. C; l/ X! G----------------------------------------------
- a, N* A% N6 V$ L0 [import torch6 x$ N" }: L2 j1 q) b* V
import numpy as np
3 f  C. c) O: ~  h0 Himport matplotlib.pyplot as plt
  U% `' n3 L8 ?3 q9 bimport random
7 U2 u8 c5 }3 s6 b3 l3 J; v  U) r" `/ ?/ B; @3 |9 R- W
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
0 T' h" @9 R+ x& |2 C! e/ q$ u: o0 a3 Jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
2 Y2 L/ N  k& i' M9 n/ ?
& M$ `! F) d) e+ L2 ^w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b9 \6 j1 g$ I* Z6 A* @
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 p8 e9 E/ D+ \# E; y0 e/ F
, z# B4 T7 C& p/ z. mepochs = 100
( g! Y* s. x" m- K( F* l! B' k0 \/ z! s" r
losses = []7 F7 ^% ?0 Z$ f! k. m
for i in range(epochs):/ O/ N1 E' F9 h. S
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
1 r* [5 q8 S7 z$ G) ]- ]& p  y_pred.reshape(-1)
3 U& o) A# ?& c
1 ^$ \- F% E/ ?$ z$ b2 I  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
+ w  B7 U& }1 h( a2 S0 Y0 y3 G  n  losses.append(loss)1 u: b% \5 ^8 k# ^, o& x! d
  
- X4 n8 K; L2 }! K& z* `  loss.backward() # autograd
& Z% n( D$ s% y$ K: K  with torch.no_grad():
  C0 m7 _" K' v  D    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w+ C# f. Z9 O1 j" U1 H- w
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
" Y% X/ |; R9 V3 T6 J  w.grad.zero_()  * [) H: u4 h8 Q# A% O0 y- q! e
  b.grad.zero_()2 L& R, `- u2 H) K& R) B+ |* K

4 U5 o0 A6 L7 k# dprint(w.item(),b.item()) #结果
: |9 f6 g$ B! {0 l- P. I: ]! g6 {5 Q9 G9 x4 G8 F" e$ N
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
  U8 F4 U- a. p----------------------------------------------# t- Z  F+ B  j3 I/ k2 e
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! h! B  C. c4 k. s$ K' E3 S' @
高手们帮看看是神马原因？
. {  q9 F' w( R8 N
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
2 ]2 a; ]/ ^( [8 u' Z0 J+ o: p; T8 C# I  |  H5 {5 E
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？! i0 |3 G2 J1 U5 J* W
-------
' ^/ O7 c# v$ }- R* h/ p( D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。9 w5 L4 g# s& T
-------/ F. n! l7 @. N* b
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
! T& I1 u9 y) t" K8 S1 ]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？  D3 m) t" b4 X
-------. d% n% b6 [$ B9 n. f: j" S5 ~
不好意思， ...
8 j: u% U6 ~1 @+ y, D7 i
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: g& w0 ?) L: G9 a6 f* f% u* 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 % t5 ]/ Y# o- j1 e
雷达 发表于 2023-2-14 21:52+ P. I- D# u  G3 Q7 v
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 x3 E1 t. _$ u% `$ `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 ...

1 J- \8 s* n( o% i5 n4 y7 i) G, z/ O6 S8 n- |& x% d
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。
3 Q& y' s+ x/ X7 e$ s! [  M: t3 [& J$ f  ~: o
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
# i0 s* O8 C: O; g! F3 p' q! q0 c
老福 发表于 2023-2-14 22:00
' v! ?+ ?0 j6 M7 L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。
& H1 n8 |$ W9 m6 ^
  g1 C& {3 x4 X! Q5 I, o1 M- r或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 u! \! `( y4 k. Z& F
! [$ i: ]  \1 q/ r% R" l
你是对的。
3 T; Q8 F0 H0 y$ F去掉了随机部分: M* s& C9 u& a, H1 ?2 G
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)$ N5 N3 R4 M# U6 \
y = (x*27+15).reshape(-1)  n5 T2 Y( ]) I8 g! \
, Z/ y9 Y$ f+ I8 b2 _4 r9 P
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
. x+ j! q; u% z- ?% X" R" b5 Xw , b
% z9 X" a3 u) H27.002620697021484 14.826167106628418
: d! V& i) Y+ s" M+ T& P
6 s9 S5 E4 g4 \9 C" S9 r. [( d# O  I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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