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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 - E' {7 t0 k+ y" |

5 J# r6 k2 _0 N( G7 {# ~为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。) y8 @5 |) a& i
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
$ u& r' f- I1 U/ s% ^6 ~0 O----------------------------------------------
3 r, K8 V* G  f3 C3 v  Y  himport torch: i4 v1 e  m0 _/ q8 g, n4 a
import numpy as np
8 e5 A+ g* O5 l6 y/ L! ^+ T8 ximport matplotlib.pyplot as plt7 e5 Y3 {7 `9 v/ B) ?3 f# d
import random
- l3 Q9 K6 B) j
$ Q. T' q% P$ z2 V8 }0 Y$ I, vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))9 t) }4 f. s$ }% c3 H4 `) ?8 n2 v5 e
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 p4 V2 d3 q5 s% r! r
* g0 b6 a+ @0 zw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
# j% x( ]) i2 {5 t4 eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
- a+ h1 b6 j0 B' s  C/ D2 d7 R3 M- D4 E; S
epochs = 100
( L  \; ]5 C8 h/ D- H& A! a
6 x$ G: o7 S, c2 I3 elosses = []  i; o8 R) B" `
for i in range(epochs):
: I% K1 x- K, a! F  y_pred = (x*w+b)    # 预测
; k- f+ C1 ^4 t9 x) `  y_pred.reshape(-1)
# M) Y" y# L! v  N' o# G* r 1 |# z6 D; A5 g0 }; t
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss# K1 `! r; c! C# t
  losses.append(loss)
1 j6 X% A; Q1 }5 S  
# h) I1 W  c% ?3 F  loss.backward() # autograd- q0 G" i' D" g0 r" H3 R: \
  with torch.no_grad():
& Y- @2 P1 J9 v  u% e! \, A    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
. S: e, x0 ]$ @6 }' O' M, S    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b   _7 O$ X# n4 ~
  w.grad.zero_()  + u6 [& Z& _% ]( q* }
  b.grad.zero_()8 h" G+ R8 z) _8 ^
- ^! Z" P3 z8 x2 V
print(w.item(),b.item()) #结果
; d3 B! u3 t4 g5 U5 M; p7 Y- i: b5 ]& k0 s; r. H
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625# N. x7 b% d' ~. D4 D- D
----------------------------------------------( u# O4 e' Q" J/ |1 x: k
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。" B9 `8 T" ?1 ~" F
高手们帮看看是神马原因？  q, }; E1 r6 a" I( C
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
* D3 D# q+ {7 ^) C! M
4 ]9 n. _. f4 i) g  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？
+ J! x- a* _5 I" l# N' g8 V4 f. E-------0 Z4 E( e7 H# Y
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。, K  p. B0 F) l: L
-------4 P" ^5 k9 G" [& P+ g6 d
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
! z3 o9 s2 F% a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？
: ?# A9 \: }. C8 L5 M2 n- f-------
* l+ n! _2 J1 i5 I不好意思， ...

( P8 k  W0 B2 r9 y  K: z0 X. V谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
. \0 L7 Q8 N$ E% m+ \) f" ~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   L+ R; S! ]$ X( T' m
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
0 O* k# D: @/ u& y! w谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
3 _9 e) L/ i7 m1 V  M1 E3 l+ V) 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 ...
) j6 z6 [+ J- b# N2 q+ R! w
8 t8 p, o8 t9 }% h9 a- w) L- H$ 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。
* n1 P8 J1 c8 {$ M+ m+ h, z
$ F, E% ]. G0 O" {) f& G+ w) B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
: O* Q. O7 Q/ s" m1 l
老福 发表于 2023-2-14 22:002 J: ^$ i% |; w) D7 Z  {0 T
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。" ?: a6 M, z+ n* ~1 B( Z* _

9 ]- X8 c7 I0 n# b( R$ O( E或者把b但的起点改为1试试。 ...
& M5 Y" l& _* B# ^9 i& y5 h

7 Y& }$ X% h. A: |; B你是对的。" {5 x- o- n! v. q
去掉了随机部分5 Z  U( ]  L2 T+ \2 r
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)% J# ^% M; ^" v' u! `1 d! S
y = (x*27+15).reshape(-1)- @; v/ m# x0 E4 ?: c' a) y2 {/ }

) D8 V0 K( ^5 Z  }循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
- F4 R' s6 w( k3 a, |. n  W9 X* _w , b
9 L; U6 O+ s! V! z27.002620697021484 14.826167106628418, h6 S1 P7 e. r

+ @  M# D  _) h7 _* m  k# u/ Q0 U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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