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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
9 S" E# w. v  M; O; I  B. g. P( m3 D! M4 F4 p" R+ [$ _
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
7 R+ _6 U7 M5 `5 ?0 gPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
' s/ C$ c2 d3 k2 b+ G----------------------------------------------  G& E9 ?. w, R7 j
import torch" @$ B/ D/ p% \9 f0 b3 K
import numpy as np1 g' g$ ]( e; e5 Y% \) m
import matplotlib.pyplot as plt  R+ ~. K! A$ e+ O1 S* [
import random
$ R# m% ]( k' R" z- S2 P/ S$ a, G  ^2 T4 T
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
" g& o5 q* D+ [0 ey = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15/ J: }+ R' D5 f% u8 F" L$ s8 ?

+ J  q1 ]5 K# J8 \7 r% yw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
7 O( {1 W  k5 Ob = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
6 ?. @7 \2 U( W- b2 }9 f
% Z0 M+ K7 ~3 kepochs = 100. x/ h1 r0 \' T# H. G

/ p9 D/ L( I0 c- I- D, Flosses = []
4 R$ Z, C3 e9 q' V9 O+ _for i in range(epochs):& a' g% U8 p/ ~$ ]6 W- t
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
" Z- e3 k  R8 P2 y  y_pred.reshape(-1)
, O+ o% J( G8 a
+ m/ ?/ I0 ?  f( d! G- Q$ E  _4 O6 o; i  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
# `7 o& ]2 i. X5 p+ C/ e  losses.append(loss)+ _/ w; v! D* u: ]
  
' e  _% X+ F+ D. W  loss.backward() # autograd0 N' X$ w0 ]. A- q6 e, D
  with torch.no_grad():! I* [) q) k6 R' o! A( J+ i& U
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' r8 l, I. k( O9 j! o8 Y" e    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # U! t1 J- i$ P; A
  w.grad.zero_()  
, Q6 k/ P  ^) }$ I/ [1 \; J' K  |  b.grad.zero_()0 h3 q$ R3 ?: O$ U

0 ~2 i- D2 r% \& [5 qprint(w.item(),b.item()) #结果5 E( H# {8 t5 b* H5 U
3 F& C+ y6 z/ r+ F  I( K
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656256 e* f! ~8 l, r: b9 y! k
----------------------------------------------
; R* l% ]: d; Z# m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( a3 i! K8 Q1 I7 F9 |1 }) Q
高手们帮看看是神马原因？
9 A5 s3 j7 W$ o
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 ' g% }& g& ^3 g0 g% \6 Y
, }# F. D4 j0 B2 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？
  d" c4 S0 \: i) }. k+ ]-------* v' q$ t0 v5 Z
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。6 X( X# n! f* \  O$ ]0 V
-------
, Q7 P8 Q2 e* W# v6 o- o8 ^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
# g/ Z  |. ^/ p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？
! G' }" x4 O' ~6 T$ s. G-------! J9 M. P! Q1 Z$ J
不好意思， ...
7 L8 H/ i7 B) t* e
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 I0 m( W+ S4 s. Q( g0 J" P# 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 # ]9 R5 Y$ f/ r1 S  o  u* W% f
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
5 k7 s7 `; S1 a谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 A' m( f9 \# ~4 M$ p% ^, A+ I/ q3 K# O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 ...
! N, L, \8 N1 ?; H5 u. M  i7 T
$ w8 C, s5 j( _0 S5 D) r8 i; `1 B8 w
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。/ R1 b1 ^0 E  r1 M

# u% y) z2 b% C  _9 _5 z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 ) r5 Y" |' v9 Q- K; Z' P
老福 发表于 2023-2-14 22:00! }( h) R7 N& N7 J# w( Q
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。
. ]- F4 k( M6 V4 I% W4 R% R3 x/ u) |2 j5 y3 A5 r
或者把b但的起点改为1试试。 ...

; W: ?( M/ M4 |7 O+ |/ D2 e: L: E- d% b2 m+ q
你是对的。. I" ?) U+ i5 s' W4 t6 ^% d
去掉了随机部分, g9 g. \1 x& l
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
. I  T) s, O( e7 ~) ey = (x*27+15).reshape(-1)! z. F5 j& B, t+ A$ ^6 ?) ^1 i

. X* ?* ~$ D4 [; x5 R' s循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 L3 ]4 }, |8 o; i5 lw , b
/ l: R! s) }3 F9 @8 l8 L$ R27.002620697021484 14.826167106628418
( P" _' N/ g9 B* R& y
4 O6 p+ G, P* E& z; |1 r+ g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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