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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 1 @. Y3 j. q( w" c: c4 \

0 z: Z2 L5 d3 n7 ^1 y为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 ~% I- W) e1 ^" H% `. R/ [% rPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. i% g; f5 q5 S$ Y# i
----------------------------------------------  L: R: b' P6 U5 y  m" T
import torch
6 v, k! X: H, h5 ~2 s) aimport numpy as np
% C* ]6 L+ d( o3 a7 a( o" Gimport matplotlib.pyplot as plt
' ]) \* b* I7 ]" }9 y6 Pimport random
; d1 T5 X9 q' i/ [7 C( a
9 Q! l( G, y3 ix = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
9 [  Y0 p. O' r. ry = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
9 l1 X1 b. T% D5 \' P
  u% B$ c. }! `' V/ ?. ^9 H* Pw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b1 R  U3 i$ o% k6 o) ~+ d) f
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
+ D7 @$ A. \( g3 _  J
9 S: X+ d* u3 s+ S0 g& \# k3 zepochs = 100. T$ q+ O% o7 K) \

* y" t8 b; x) d/ W; w; G5 n5 u2 Ylosses = []# D5 u+ ~; W/ M( |$ W3 V
for i in range(epochs):6 a" t5 s+ A9 h0 I' H1 j. o( k
  y_pred = (x*w+b)    # 预测8 H; g2 [# J- q- t1 M. v' B
  y_pred.reshape(-1)
# e* b$ }4 i% q1 N' r2 i# i. W$ G
# f; O' f5 S: {  ]3 t. |' n  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
6 S  {1 u7 {- U8 O2 Y& ]: z  losses.append(loss)
0 U. n  Y& V( v  . s& L4 F1 l: S) @) A# O, _! o
  loss.backward() # autograd
+ z( Q: @; s4 }, \( ?/ F" }" u+ [  with torch.no_grad():
) }, A1 K0 U7 m$ w6 w/ ~4 m4 g- G    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
. {( C" @! n1 v    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ) M3 T# f4 n0 J* i
  w.grad.zero_()  
, B7 f3 N, l6 {) [+ I  b.grad.zero_()
* k/ r9 X2 d5 n4 w* O8 c9 Z& W( Z6 C' ~1 f- t! @* A2 ^* O% L5 k
print(w.item(),b.item()) #结果
, F4 ~+ X5 E( j: @  Q
! I4 n( K, x! e: y/ S4 GOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
" k# q, O. X& k" A  |+ ^! r* I  D----------------------------------------------
5 ~1 U$ g# L/ b; }" t# u8 m& q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 M8 n. q3 Y6 F, \高手们帮看看是神马原因？$ D2 c$ A% C4 S- o1 _/ \9 |
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 # g1 M! Z" O- P  Y2 n- Y

; s" ?$ @3 f3 m# Y4 ?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' Z$ _7 ?4 I1 @8 C4 B
-------1 q1 Q" a" q8 Q2 H' w6 Y- }( D& `
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。
3 V) W1 d# M- s. t5 K( s; \-------
/ ?2 Z" R( Y7 a2 T! O: V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
" U& f; l- e" H' s/ Y, u1 R. ^( 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？
- G1 _% n2 L# X$ _-------& C  O4 l- A7 n* Z2 f/ p) g8 j
不好意思， ...
7 V* _; i5 \# a4 X! D4 G
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
# f/ R2 F: {% \5 Y4 v. L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
' ~9 r$ ?' O$ C* Q9 v
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% K, o( Z1 Y0 o5 L$ T( B
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
2 l3 k/ E+ U* C' l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 ...
9 l0 c9 k8 o1 v0 |, o/ N% ]

4 z7 |7 a; l0 C5 ~9 ]0 w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。
; M/ i. T; E7 Y2 M6 `
  k5 p6 Z& y# k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
+ U( ^) t! ?0 b
老福 发表于 2023-2-14 22:00$ ?: F: G: F0 I+ c7 C- @
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。
& Z( I- \) ]# `
( L# ?9 X0 v! f7 }或者把b但的起点改为1试试。 ...

* D- ]% n. Y5 P  d  j( w/ p' O/ Y" L" s
你是对的。, s$ Z( F, ^  r# [1 d( B: s
去掉了随机部分7 j& L; `7 W5 w# N9 ~
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
9 V0 h: K, j+ hy = (x*27+15).reshape(-1)8 ]* Q# Z  @8 h* F& v5 [3 Z/ u

& {; M3 [6 I! \# C1 x' F' B2 M/ a循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了& Z" M6 e! }& q! S2 J& e+ R
w , b
8 Z/ A/ [9 V2 v4 q3 ~8 H27.002620697021484 14.826167106628418$ v9 Z1 v" d8 E
% G8 A% d5 M% L. Q! p# e
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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