爱吱声

标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd [打印本页]

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作者: 雷达    时间: 2023-2-14 13:09
标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

6 o) y) ^" X+ M% w
; g) n! Q9 X0 H. i为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
----------------------------------------------
import torch
! n9 _5 a0 U, }import numpy as np
) i4 I7 ~  Z) v7 cimport matplotlib.pyplot as plt
import random

6 J( f# z" t4 ~/ Dx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
3 j$ ?, I  `# W7 M. C6 s6 my = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15

w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
% G+ M5 }4 K) a6 _* qb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)

1 O7 ]* G) a6 ]! uepochs = 100
# @7 p7 T  S$ N. F2 C
losses = []
7 q/ F4 p( z7 E4 l& \for i in range(epochs):
" Z6 a4 ]) A7 s  y_pred = (x*w+b)    # 预测
  y_pred.reshape(-1)
/ M5 _/ e, |. |: x
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  losses.append(loss)
  
  loss.backward() # autograd
! q0 B4 K5 I2 L& [( Q9 N4 ~  with torch.no_grad():
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
# n8 x7 l% x! V) {  w.grad.zero_()  
  b.grad.zero_()
; w" J, S" S, `8 {" r' Y* B3 ]6 ^1 \
print(w.item(),b.item()) #结果

1 y' F0 H  a3 f' V! COutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
----------------------------------------------
' h' i- w! S  l4 l6 S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。
7 v9 i% a! E" a5 Z5 e. G6 R+ f0 a高手们帮看看是神马原因？

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作者: 老福    时间: 2023-2-14 19:23

; K- ?) Y' Z  I' Z4 f
4 ~  u3 S5 H% @/ T7 y" r7 {* M8 L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？
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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。
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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。

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作者: 雷达    时间: 2023-2-14 21:52

老福 发表于 2023-2-14 19:23
/ j  j4 |  o! u0 Z- r/ V1 ^1 O, V/ j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？
-------
9 A7 R; X( W. f% U不好意思， ...

- `$ r2 J( ^) W- G/ _9 I谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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。

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作者: 老福    时间: 2023-2-14 22:00

. u* ]7 m$ |8 j, p" c5 s- v; ^8 P* z

雷达 发表于 2023-2-14 21:52
  {. ~  [6 D0 U: t# E6 O8 P; b; I谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
- w) T3 X8 O+ c6 i* T. T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 \9 I9 v) Z& ^% O' b* C' Q
6 r: S2 `. u& U9 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。

或者把b但的起点改为1试试。

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作者: 雷达    时间: 2023-2-15 00:25

老福 发表于 2023-2-14 22:00
9 n4 e" o8 D' S" ?/ 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。

" C5 e* u( X5 e3 H4 U或者把b但的起点改为1试试。 ...

; e) M( k/ ]2 z9 _2 q! A- ~  B
你是对的。
  \( Q2 V7 D$ p2 _/ N# ~% V去掉了随机部分
$ |% K7 \) [* f/ p0 r% r#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
( K% O2 u  ^$ D+ C& y) E$ Uy = (x*27+15).reshape(-1)
6 v9 ^. k1 E: _5 y# Q5 {/ q9 x
( \/ k" G$ e: y; }+ m循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
0 c* d+ r4 D) Pw , b
6 [& c" W; m2 S) q# N+ R9 A: [. b27.002620697021484 14.826167106628418

- k  M3 |: Z) H. B: 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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