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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
: [! |8 h9 B1 ^. r# f( c2 N
, ~  x/ u# _6 t: x! G( b+ Z1 n为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。! c( R0 K; B( K: F) Z
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：( A, A8 h; e. d3 X
----------------------------------------------8 Q/ r0 |8 j" e0 S: X
import torch6 |$ Y; s. d5 \$ ~, ^/ v: U
import numpy as np
* B& Y1 q2 K- K- t9 Dimport matplotlib.pyplot as plt& a  y( M, G5 I! C6 V
import random
8 O" i" w/ a) c& \  A
% o* @8 P/ Q9 B: I) z) x- Vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
- s4 s7 @# g7 A# e( Py = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
9 h5 P" D$ G+ f; q: h, |! R" z/ _" Q' P8 y# Y
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
$ j: U1 B! Z3 G+ c& E  ?b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)+ G* u  p1 H% Y, W
" I4 E5 U3 e7 \/ x. X, O* ~. i. a
epochs = 100
( ]. D' h+ o( i" P; w' V. a
  Q5 i" g5 a' Z) c6 g# Q' llosses = []0 y0 e4 a8 \$ e( o
for i in range(epochs):2 Z$ F8 o% |5 {  ~5 F
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
/ o+ m! t: z9 s; p  y_pred.reshape(-1)6 [* R+ w9 z) J& }

: n1 z- P4 k" Y  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
) _  C9 h" p: w& ]+ P  losses.append(loss)6 ^3 A  v4 W5 V9 y
  
5 p3 I  @4 [9 @# b$ c  loss.backward() # autograd# L: U7 [: u- I* F. Q  T
  with torch.no_grad():
$ E2 B7 Q* n2 a! I9 N    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w) Z! u& `7 |* _0 p! Y' V
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 8 S  u) s9 s* l- z! R
  w.grad.zero_()  0 b, S/ ?, j9 i! d& j
  b.grad.zero_()9 i1 F* x" \7 I! v9 l3 h

! d' S/ e' P& N4 u6 Zprint(w.item(),b.item()) #结果
$ U7 c3 S  T6 {+ v( g/ r5 G
) f% q9 N1 o9 i; rOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
# v1 N# g% G) N- U----------------------------------------------1 h2 q, U3 T# ~# ]  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。
# v; P3 J( X1 C9 C0 x/ {: Y高手们帮看看是神马原因？. v) w1 z$ C. ]1 F
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 & Y8 G+ G, N# R
( R% ~* i5 g  y3 r( X6 O
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？
( N3 p, W! A: ?4 v: F- n  V7 F8 ^-------+ W, R3 \# |& K
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。  F1 \$ j- Y4 _/ S4 g3 `; E
-------3 k0 ]( \4 ?* [' A0 T9 w
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
& K' ?4 E0 [7 ~/ c0 U0 }4 y" d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 N# t" L4 j5 S* o0 y, k8 t
-------) d! X1 U+ |% a9 J+ O% }# y& n
不好意思， ...

5 @2 @" y1 m; L' v: A4 T8 E- \谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 x2 Q6 l2 P1 n- ^5 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 8 y2 m0 ~2 P  B% _4 N
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
& ?* a% O) s4 a  r3 m3 i6 w* f) e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。' _. o, Q. H; ^
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 D) X( I% K2 M: M4 F/ j

' H4 m, i; U0 n9 [* a2 i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。
- q; F& j  c: k5 i/ W* g8 r3 v7 R" S6 g- f5 A
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 . I- m" L2 M% V# D% ]
老福 发表于 2023-2-14 22:00
* ^. _  m& L6 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。
2 r" I/ e# ~1 k2 B4 F. q! {# O6 d- ^, W; R- U
或者把b但的起点改为1试试。 ...

9 i8 ]. }- h8 }( r/ y+ z1 J- _+ Z" }, V# o% ^
你是对的。
# U: I+ H& }& [5 {( A, {去掉了随机部分
% \- ]7 W. X+ ?#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 i- y8 A6 p) c% }2 A8 `* C# x
y = (x*27+15).reshape(-1)
2 C3 Z; R3 I; X8 K4 e- b1 R
: R  L5 z' V  H5 y' n# ?循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了8 N/ p" }6 i& I. ]% i* g" P
w , b' ~7 d) z' u; b$ W
27.002620697021484 14.8261671066284183 w( b. ?& V# X# N& W. E- r9 C

8 F" i2 O2 X9 ?5 D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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