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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
$ h) Q; I6 ~/ {' O) E2 [
$ @) j0 X4 a  O2 w为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。4 a; Q- ~! q" g0 w  W
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
3 ~4 j  D% Q" A# n5 G. ]+ D+ H) q* }----------------------------------------------3 B* N8 X/ n% X  S
import torch
  Q* C8 [; L& D* q. ]' a$ G* Aimport numpy as np$ f& P5 n6 e* Z/ Z/ W- }
import matplotlib.pyplot as plt/ v9 D+ _2 G8 l4 I
import random
9 s& J" X1 O  K5 t- E/ a2 U$ Q. }# t, H5 T
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 U, F/ Y  Z* p% O% h3 J& oy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15  g# P2 Y3 N# R9 p

3 f* A" q  Z5 s1 `0 C( }9 Fw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b* M: [; _" I0 [6 g9 g$ ^
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)7 j# \' r+ p6 C. \  u. ^; k' ]
# |4 [# E  e. {, e0 R: T- k
epochs = 100
# B; g* z$ R$ ~- ^; p2 F2 Y  P. F. S3 M# i
losses = []
; ]: l' j" l4 afor i in range(epochs):, c( u) s% i# P7 c- ]. }, e& l
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
4 U6 O) T* L' E! B( k  y_pred.reshape(-1): y- B: t' Z3 p- V  D" z
: V7 ^& G; W* z' N" O3 ^' o
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss/ C7 f8 a  P- m( F
  losses.append(loss)  T& u% X# G  w( k
  0 p( x3 m' u) `; t3 v
  loss.backward() # autograd
. g* @2 U) t# v5 v2 ~  with torch.no_grad():
* I/ U% C( z0 @2 s; p4 @6 _    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
/ ?- O) w9 s1 p8 R/ p: }3 f    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' z: Y/ [0 x& |& q, B  w.grad.zero_()  - T* Q1 H, H( c5 @! J2 W/ u' b/ j
  b.grad.zero_()* a  n0 f: M4 g. M% U5 N' a& O
5 q; w! `  X4 K2 W0 i
print(w.item(),b.item()) #结果3 m! f/ u1 q4 ]

2 X$ f- ~9 j$ XOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
8 S- b& B. Z; T: n----------------------------------------------! S2 R$ n# l0 o9 A$ 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。
2 C' C2 x# ~& h1 O' A! d2 ]/ U高手们帮看看是神马原因？, {+ J+ }# `" t* Z: 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
2 t# W/ R- U4 o) O6 K, _  v7 h0 }
9 Z) l8 n3 F" d0 c, _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？
( N, F* z( k! p& B-------
1 m& {6 q% w! V( x3 ~% I8 s% ?. k: b! L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。' l2 B' ]- M  h0 W( |
-------( N) X  r9 u, G8 c& X& A
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+ D: v3 X5 k+ E# b- t
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？8 ^7 M  ?* E. H
-------
2 ^$ Y4 l" T) c; @4 ^4 J不好意思， ...

! Q5 w2 z. A* Q, L' b谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
' V9 B: X! M) x9 k5 a; @3 S% x& k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 7 ~7 _# [+ t, E9 i% q6 z
雷达 发表于 2023-2-14 21:525 L- @  V( E& |" j0 {
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( d$ @9 g* d6 \; 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 ...
- `  L/ _$ a0 f) y

1 _% ^5 v1 L2 M( _7 O0 p0 e+ @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。: x  k' ]* }$ J% D9 _( q8 F: ^7 B
, L- h8 S8 T0 Z
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 . j+ N8 X, T$ e
老福 发表于 2023-2-14 22:002 _" Q' _! t. M
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。1 }0 O" ^# s! u* d1 O& ~9 \+ i

8 a4 X4 t. r/ |# e或者把b但的起点改为1试试。 ...

; ?5 C6 L5 G7 `; x% I* H: W
: ?: N8 ~( K8 D! E: ]# n你是对的。3 W; [7 g8 Y3 V
去掉了随机部分
/ x2 P8 [. y$ Y9 l6 y#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
. b8 {4 s0 y5 t. iy = (x*27+15).reshape(-1)  t3 N! n8 X$ m& X6 G
. p; Z8 Z3 q/ }5 @. f& p4 D1 ]/ Y
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
$ e5 j8 X/ q7 j4 c8 D. kw , b4 ^; g- ~1 [6 Z! ~, @
27.002620697021484 14.826167106628418
6 j* K& [3 i8 S2 r
) v  G  T/ w4 v. w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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