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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
5 {+ C2 n# v1 J+ U9 B) u# F0 r6 ^8 P" V1 h' \% i( f5 c8 E
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
5 t2 p7 Y; p8 }; p: `( nPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：( V. s0 |4 y+ g0 v
----------------------------------------------  L$ X0 Y' V' k; S
import torch. x( ?! ], |1 e" A
import numpy as np9 ]1 E( O" Q3 ~2 s. c5 t
import matplotlib.pyplot as plt
, t9 c; f! p9 wimport random- ^! f2 G9 a& ~& p: z
4 u( A. p# T( S  {7 ]+ \
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
0 e# D/ F. s; G5 [7 r( k' k( u2 Ay = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15; Y7 m- G9 J5 L* M$ f

# E( Q0 D' s% J* w& a2 Pw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 R( P1 I0 C7 g8 t2 }+ l, pb = torch.tensor(0.,requires_grad=True): n4 C: T! `, g0 |4 T: _
2 j& O2 F4 ~# _! x  S& E  U2 h& w1 O0 C
epochs = 1005 S' x' k5 p. |; K# i, E+ }
0 Y& B4 X1 Z9 O% ?7 G. E9 ?. r
losses = []
: X* L6 t+ r8 _  u% R- Wfor i in range(epochs):
, u& {0 ], p' F  y_pred = (x*w+b)    # 预测4 _) Q2 x8 L+ H( N
  y_pred.reshape(-1)& U: e( M, v1 U$ p. u* k

/ B( U$ R: G. b+ X$ g+ b$ Q  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
% ^7 r6 Z- p, Z9 `# F/ a  losses.append(loss)
; b- g4 q- N6 M( q" {  
9 X' B1 y: ^" Y0 T# o; K, Z* e  loss.backward() # autograd* [- c; n  U+ e7 \4 n
  with torch.no_grad():! l/ e3 z4 \# i# B
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& t5 s1 [5 r# U" @; q7 y. A    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 y6 k. y5 Y: s/ h/ j" I% f
  w.grad.zero_()  - w( s) x9 |, D4 X9 O$ A
  b.grad.zero_()
/ V: B: O5 H  B8 e# ~
& C& H6 _' B) F: q1 D1 hprint(w.item(),b.item()) #结果
9 k9 b1 y/ b' v# Z% M" _+ v6 s, w" T  q; I
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625# T% N  y0 D' a0 w+ @
----------------------------------------------
3 ^& f8 C; N3 H5 L9 x% \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 T' U3 Z) v& y4 N  k高手们帮看看是神马原因？
6 [- H, @( W( d4 Y
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 # N/ K/ Z; p0 Q  L& b. j5 I
* D0 }' Y. V; y( 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？# U( Y5 Q& w  o: L8 |) ]& m  S
-------9 W) v6 ~$ _5 M: ]/ q
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。- X/ E  T; `6 p# Z- |5 `
-------( b! c$ m. f, W8 ?
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
7 P7 V5 I! E9 y" d) u7 @- 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？+ A3 u% D7 e2 [: ^  M. N
-------
! x0 _4 p1 g: ?7 p不好意思， ...

( d3 P" u' b8 M# V- W. F- H1 z; a谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。  a6 l% R% Z; {: d
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
' U2 Z6 Z6 T5 V' d8 M( m9 X9 Q8 v6 _
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
& f/ `0 w4 v+ K, {  W( V/ i谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 J5 S/ I! K) C3 i) ~! M4 j, w* x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 ...
4 V! S) ]& O/ \% q

" ^' E( W, ?& 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。( F  Y5 Y& U) ~& X; S7 E

+ Q' h# J8 B: d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
% ], p1 S- J' w0 `) j8 y2 ~
老福 发表于 2023-2-14 22:00& {$ _6 v7 o( x( n5 R
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。/ L! N4 K, k" n1 o2 n3 d2 ]6 v+ b

; l" [+ \% }. |$ W/ p2 r. }2 m或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 [- U6 q1 q) N$ L( I. b  ?
& N' A& F: A0 w1 d! N) G
你是对的。
3 ], X5 R4 @5 G+ q( _+ X+ \7 k去掉了随机部分
* w7 s4 p! L+ i7 u; o  i* u#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  `3 {" z9 n* a5 `. |
y = (x*27+15).reshape(-1)
$ y+ g- Q5 Z3 b8 {) ^5 i: s! \9 X& K: v1 _2 z& w- M8 o
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
+ x1 g6 C( F6 [1 p# _w , b
" n3 |, ^/ `7 U" D* V% Z& [  \27.002620697021484 14.826167106628418/ z) p( v! `3 J/ y* G! `: T- L

3 j# w: r: ^6 M9 {8 k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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