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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 # o; B& v% I3 ]4 r# V  A& T

$ |; d8 c) e  ~# |' c$ o为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
2 I% ]5 H; ]0 {" ]+ @' P& RPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
8 S$ d& [9 |; N' ?* |----------------------------------------------
/ }& c5 i0 @9 R2 gimport torch, W& ~: ^# ]2 v6 k
import numpy as np* I: w5 K/ C( D' `; U
import matplotlib.pyplot as plt
/ s' H! a' j- ^; z) @0 x, simport random% z, n' j3 \" f. j$ \# d
! u& s3 f! V& _; |
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! h) Z/ P* M, f. R" [y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
4 G: k$ @; j- l! j; E3 {; S* g; f) L" \0 U
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 |. j( ]% [9 Z$ F8 o* ?0 Lb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
4 @2 }: n3 G0 K. E* l
+ ]" F' ]) L* G  B0 o3 kepochs = 100
; q) d& D3 G# o2 t3 A( R
) R+ m% m, b" X3 Nlosses = []+ G, N' o5 T: e
for i in range(epochs):
  d7 n. G- S% Q" @9 D0 X  n" @  y_pred = (x*w+b)    # 预测
# K/ `5 l& z+ N6 @7 a  y_pred.reshape(-1)' Y/ s# [4 a% ~) _/ l% s0 J
8 i# v/ M. X$ s' v2 C
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
) B. o- W/ d& d$ F7 w5 z  losses.append(loss)
3 M* W* f$ A- J8 X2 \$ B9 V" J  - ]9 l: i# B& |. e7 E, e
  loss.backward() # autograd
4 P% U  N7 |$ R( y4 j) P/ Q  with torch.no_grad():
! L2 B/ \6 h# g& `) v  H  y' u2 Z- M    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w$ I* o, l3 k4 E+ i- i  _8 }6 O/ m
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
9 _2 w& h8 b1 Y+ L8 k; M  w.grad.zero_()  
: \/ \6 F1 M" {* |4 j5 m  b.grad.zero_()9 V! K( r: d* x0 M, c
' i7 `* H8 R  q# |  L
print(w.item(),b.item()) #结果! Z( e  R" g* s

, [* m( g6 e, M- `; _/ g, _Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625" {" B1 F6 z+ Q% z1 `, Q
----------------------------------------------
" R# b* Y" d% B# \4 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。
3 ~* m6 w1 J# h! C' t* `, D; c高手们帮看看是神马原因？/ a5 o0 Y! i8 h" t' L
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
) h2 Y7 g6 B+ a( F4 s  g4 H9 W  w% F% ~6 I
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？% c+ k, p8 A1 u0 ]# S
-------
5 o' C. A$ }% o/ S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。0 `0 u. b" N& _5 J  C0 x. C/ E
-------
2 Z: K5 p8 M: H0 F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
3 ?3 n6 o9 _/ S  D( 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？
3 q: ~  C8 `1 X7 }-------
4 L3 m( R$ |9 M+ B, _不好意思， ...

$ t+ p: E2 p9 m- \0 `. d" w谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
% [" _  A) Z1 [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
' e- \# ~8 y8 A4 L) Y' ~4 f+ D
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
7 W5 f/ k7 {! F谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。  r" R$ P  m: h" S$ Z. l! 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 ...
( l1 W: \1 ~: u+ t, ?9 P, J

% K3 y$ \, [+ z" ^. K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。
; K4 Q: Z5 c  C) ~3 V1 D; w- s! l: K- Q, h2 }1 J2 P) E: @
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
6 i+ U$ J4 X2 K! ?! j
老福 发表于 2023-2-14 22:00$ [( ]( y) G% Y% h! O" 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。  T  K% t) f/ ]6 Q. {
) S5 y4 o8 }7 C: `
或者把b但的起点改为1试试。 ...

& Z9 |: @7 |# k: j9 o
- i- H9 E5 i$ D) I/ }你是对的。' p0 B  h, _8 y* J
去掉了随机部分% [, h7 S  p! G% p( a9 {0 J2 f  I
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ q5 U, `. z! e6 c. j6 Zy = (x*27+15).reshape(-1)/ i7 j# H+ f* Q) o6 x1 \
7 T! |; W3 ~' _/ c" {+ \/ {
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了  o4 c3 B. _6 ~; G. o7 z  M
w , b6 C' B8 A/ ^1 o, [( X
27.002620697021484 14.826167106628418
9 S  W; `1 [- _4 p& P) b6 v. C1 u! Z- Z
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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