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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 / V: _$ j& c7 a2 e

8 C" d! ?. Q+ @为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 |/ N. K! E& B% i& @. a# oPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. L# I: j: m# I( w' V& A
----------------------------------------------
$ B! ^+ W, a0 \( f+ I8 L# m- vimport torch6 T+ D9 U! f# o/ W# V" k
import numpy as np  D( ~; |2 P' w$ p! d/ }6 _
import matplotlib.pyplot as plt
% @1 M/ l+ ^1 ^+ \import random! h3 l+ |# s% {, |

1 S4 F% b# |/ bx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
' x9 P4 P9 K/ jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
& y& G; T4 d( Z. o$ Z1 r# ^- z) p: _
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
6 {- |( n5 k* t5 v+ Y& f0 |4 I- `' Yb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)) G: ^$ r6 f) N; O5 d  V- z7 T0 `0 ?

( a! f7 e% c/ ?) v0 Gepochs = 1005 X: Q$ U1 K! }9 Y: R7 H# T

2 u% {1 m0 Z  a1 h; b8 ]! ?losses = []
% y* q0 S, I* K3 y+ pfor i in range(epochs):5 H; }5 Q( l1 Q" q
  y_pred = (x*w+b)    # 预测6 }4 ~0 S. R: j0 b
  y_pred.reshape(-1)
) @6 A' H2 l% z" S/ X% G- F
8 P* o. c1 o) b# X! d  z2 A! {  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss' M; }7 n: t! t4 n" y
  losses.append(loss)( b8 x& K- W! z& d: n! c
  9 k. N" i. }4 K3 t( F
  loss.backward() # autograd
+ H" U. s" ^8 e8 |" {2 x% a  with torch.no_grad():( g3 y  b6 D& h* j
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
0 @& s5 U' R& K' Z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 5 M- q1 Y# \8 ^+ ]% |6 a
  w.grad.zero_()  
, r( Q. q2 P: |5 b8 @  b.grad.zero_()( C2 \( z! `$ H

( l) F% S! Q# q9 P- ?1 cprint(w.item(),b.item()) #结果
9 v& W& P! ^. H/ W- p) X' K# o4 n$ l
, X  q- I2 B1 u, f0 l0 g+ fOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625% a- v" S. ?% c1 \3 E
----------------------------------------------
1 G7 i- g8 V$ N6 x0 Z1 c# {2 ?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。; k/ y: X* O' \& G) s
高手们帮看看是神马原因？& i; T: Q! A7 v
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
0 w# X/ s5 P% x8 i( G' k' ?- k. S1 y" X$ K, 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？
0 W, ?8 ?% z, b1 C& M-------
, g/ ?  y2 X/ u& c4 s' f. ~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。
" X2 ~( _- ?8 F; s* z+ \3 k8 o-------
4 Z) d# f  O  j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  [+ J7 w+ ?6 h; q0 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？( B/ H/ ]8 @$ J! I+ a0 j! S
-------7 |- P: s! s# M; Z! j. B3 E
不好意思， ...

+ j, r! S! B3 J* m" a0 ]. c! X谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ p* H) E/ L' a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
* Y; W: s2 v0 F) Z9 b2 U+ l# p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
: H9 N4 F1 P0 S+ N谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% g) l% a  F0 c
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 ...

$ J2 G* H7 Y% I$ B" X, U
% @7 ]5 _2 J4 |6 L& 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。/ `! t  U( H$ S% g
0 C+ j* Z# Z: G) W* {6 S
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
1 i/ W( l, p8 `; m' d
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ B  h3 ^) c5 e6 b/ E& o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。( i- d! q* K/ G2 d& I

1 r- @/ d/ R. I# o+ v1 J  u或者把b但的起点改为1试试。 ...
) m% ~, S2 ~! C4 i) o$ S
8 Y1 r% E9 m, K* M) m) i/ s
你是对的。3 U& K& @3 u7 j2 n3 l; F
去掉了随机部分
/ ~" A( t+ o0 u6 ^' H! a7 c3 \" \$ s1 o#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
! V' s( L- z1 @, Q4 T. by = (x*27+15).reshape(-1)! M9 A' |+ m7 I, E3 V  t( r
3 v. u9 c3 e/ j7 r
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了& `6 g8 }: f; e- l
w , b
  C1 j  ~7 f4 O2 G4 J) e6 d' q: e27.002620697021484 14.826167106628418
+ ?2 [# D. @9 C. f, O  Q
% \0 F/ D, f' B+ z" v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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