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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 . x! |  F- ^& V

" x2 L3 y5 c7 D) l2 f5 I/ f为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 G+ R" C3 b2 B
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
$ d2 x+ J: o! M! b----------------------------------------------
# u3 k7 E+ w" n0 Y6 q  ximport torch
9 s8 a! F) N( r" p9 K! U4 w3 Dimport numpy as np% a: P) o! ~! @
import matplotlib.pyplot as plt
8 }/ P8 q3 ~1 D  h9 W2 Uimport random
* r( C- |9 I; |7 V, `0 K5 P8 C8 e5 G& y- U3 N& y' f. ?  f
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))9 ]$ M% _5 [6 |7 ^4 w
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15( I0 X- L/ U- E5 b) P  q
1 L* p- o% p2 q7 z& U# a& X& w
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
4 J, A0 ]+ C* a' d  Jb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)7 u4 b% j6 E" u1 d' M$ h

# O: B7 |8 V/ h2 m: ^  Oepochs = 100% Q5 _. N6 N. X2 \4 n

6 P9 X% _+ }; U9 ~losses = []
9 a$ }- `' K& Afor i in range(epochs):3 q+ n7 A! y0 Z: l# L. x, c
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
# \; T5 P# T) \  y_pred.reshape(-1)
' T+ m9 t% @% G/ \9 ~' M" W- M) w
6 c- ^  d& Q9 K0 ~$ c; i" ~  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss8 ?8 H, @5 M6 I$ b! O
  losses.append(loss)
: h% F- ?, L% C' w! G" m7 F  
$ y: v! ^$ z7 }, z  loss.backward() # autograd4 A, Q! o; L8 ]6 C' U" e# r3 w
  with torch.no_grad():
. s( K+ ^1 ^' m/ x/ @    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
! S& N3 p) G6 J2 H; {    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' W9 `1 P7 E% \7 n) L$ }  w.grad.zero_()  3 u) E% [: p- ?) ~; v
  b.grad.zero_()0 K5 l" k$ {4 ]6 }
1 X& r. S% [% C0 a  N! d& N
print(w.item(),b.item()) #结果
6 p) f0 j# a; |$ C5 p4 w: {- `0 V. _' _* u( u
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- ]- G2 F$ [  B8 t* [3 E, y----------------------------------------------3 [0 y) f, ~" Y$ a1 d8 Z
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。
$ ^( B; }+ j0 o( G* B) O4 I高手们帮看看是神马原因？
6 p( A0 B2 o+ C+ u+ ?# d) F& f  o3 q2 @
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 : w) b: [5 F7 H* S$ |1 e9 G4 P6 i

& ^; ^9 ~; |) z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？
( ~2 U1 z' f2 g4 ^; K9 u-------
* E5 ^( `8 J* ]( ?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。
  y* l+ z* A% l1 O2 D6 `-------$ o* c* U6 n9 ^3 r4 K: p
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* \  H2 {, V. Z, e( ~2 Y4 p" x
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/ P- U; B& u* U8 ~. P
-------1 C1 w/ y5 C% Q1 x
不好意思， ...

: u! e) C( C  _' G" Y; T* X# A谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( H9 F3 x# c: G- [5 g+ i
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
1 o1 i$ R8 X% ]7 p( P# w$ D
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
; V( r# y. J3 j0 I5 t3 I谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( R0 o; }5 l1 w6 b, @& ?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 ...

0 s5 x8 u$ p) q( @3 A% j0 W8 n8 @# ?
7 D& k1 {6 Z/ p7 Z! 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。" e; q3 w  \2 _  r7 w1 m+ _

4 C4 h% @. x9 [$ E' K' w2 T! W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 3 T8 ?% H4 s7 P7 ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00  x9 D* m6 U  Z
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。5 |" B  M( i. W

; ~( ~7 C1 x  D或者把b但的起点改为1试试。 ...
$ F  S" N4 L2 k- ^. ]1 Q& N$ `* x
- `- s* F$ q: V% C( W$ q# E
你是对的。
% J0 Z$ ?6 h9 @2 o- ?4 A/ M( M$ Y: I去掉了随机部分
/ x1 K# r7 }. h#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)# y( f, a; j. Y, Y
y = (x*27+15).reshape(-1)9 a& |' r( Y" c1 @
& m" [/ t" [) v% d/ P
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
5 z* p& T% {" G5 @0 I& K1 sw , b
* |1 j/ V% Y( T& d; T8 d% b" V8 h27.002620697021484 14.826167106628418
5 X! L1 F4 h0 ^
* N. \0 ^. c% R' V* {& Z9 H3 s1 q8 ~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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