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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 . ^/ a3 u1 l% x) c$ j

& G& _3 a1 u" V6 M为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。: ?9 U: N4 ~0 J, M& Z; C/ |
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：' L* H* X+ J  n: A( G7 i
----------------------------------------------
9 @) q+ _: A3 ^; }% x( S8 kimport torch! N4 A$ {$ j) x% ^7 s% V/ u
import numpy as np
" ^2 b8 [. A6 r6 h6 Cimport matplotlib.pyplot as plt
$ A0 f- L+ W* H5 }) k) f( limport random7 ?0 [9 O, k6 ~1 ^
& o. Z5 I# Y7 a% k* N0 e) U
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
7 @( t! V# |5 I* ^4 R. h! D+ ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15$ l; u, `9 |0 ]4 f5 J# f4 p
4 Z* s" u) k8 W+ C" i
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
  B. S6 r5 V( N0 z8 ?7 Ob = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
7 g9 V- G5 b0 q1 R5 x' v
1 W1 j" [. i2 X1 v- eepochs = 100
3 M! U3 u3 d$ r1 g5 G  t6 k0 n9 V8 H
losses = []
1 A$ I/ K: C6 C4 |5 qfor i in range(epochs):
, m8 N- e; I/ {$ ]* z9 j  y_pred = (x*w+b)    # 预测
, |9 }3 l: A# }2 E9 U1 H- m) R  y_pred.reshape(-1)
. ?) F7 }/ }2 E- S) S 8 a* T, Y' U4 I
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
. b# \- k9 C- _3 S8 j  losses.append(loss)# ~* r8 }$ H8 w0 }& q
  * |( k0 X/ J: U! p6 x
  loss.backward() # autograd3 w7 L# f! c9 L
  with torch.no_grad():0 o$ e8 S. |( V+ x' x9 L" O
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
" v+ k; b/ d/ m0 S- o  s5 r' Q    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b - `- |& l$ }2 j5 g" |: S9 {; \
  w.grad.zero_()  
8 U, b* q) j9 K9 Y4 N( b  b.grad.zero_()& d* t+ M, E4 s" W. p, m
) u/ K# F+ v7 B  t, V7 a! \
print(w.item(),b.item()) #结果; A$ t9 l# A, Q4 _! E/ E
+ V  Y/ [% Z! g
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
8 D. p( P# _! a$ h5 V; x----------------------------------------------) s6 i# X3 W5 {5 k6 I
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。
* r2 i5 t- Z9 Z9 A* H" W4 i, ?$ R高手们帮看看是神马原因？
" O  y* k0 F" |; }. L. N+ 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
+ ?* S$ S- H: E2 g0 _! j* x- H* }( ]( I  \$ J/ E2 Y8 E6 K& 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？1 x$ Z, ?) q9 O$ v" `
-------+ K0 j/ [0 r4 \. h
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。6 q; c- f" w  j0 c. E( D( A5 I( A
-------- M5 v7 `$ E6 U: a, d# K
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 19:231 d/ Z9 y' d: }, e; q& V6 C* 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？* i% I; v1 G+ a2 O7 x: ~
-------. M2 w" m# f. ], w, F2 s( r
不好意思， ...

( P3 C) A+ ~8 h* }* T谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, i! _3 t% o* A: z2 |9 f% 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 5 J. m9 S' S  Q/ |8 X
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
1 p; p! A& g/ e8 \7 s9 S( f! f谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( ?5 V0 C& Y1 h+ ^* B) |: r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 ...
2 {% b9 `( i. d  W# g

4 x* x: h$ a3 u; B+ 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。
) m1 \* `" s$ g% f  `; h* E0 r6 a$ }* z4 U9 k: X8 N
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
; I3 W8 ]5 ^. {
老福 发表于 2023-2-14 22:00! K$ X- }; ~" J
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。
3 G$ ]9 `( d, Y1 Q
) ?. w; P, e- X( e5 b, C或者把b但的起点改为1试试。 ...

5 \. Z* Q$ W7 @* d2 z
6 u) L  X6 u( l+ r3 W2 J5 v你是对的。
7 V# l' Z% B6 Y* g3 q3 k7 I去掉了随机部分
0 U* n. z2 @. b, ~" ^' {#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)2 B- V' c2 ~& Z) s
y = (x*27+15).reshape(-1)
9 `: L& K4 r1 U0 m. @1 V6 N: K0 G5 f
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了2 r, S4 c9 i) P1 p( z4 e4 I6 y
w , b; [# m* \; ?- B2 Q$ A
27.002620697021484 14.826167106628418
8 Z$ j7 j- m5 t' w
# Y  Y- I) L) s4 Q  T/ e# q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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