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

9 U7 J; d; m3 U$ ?
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
! @% p! \' ?! D( c- o* |" N- q+ }Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
6 J: r; y) T$ ^1 Q% Q----------------------------------------------
. E3 E0 m4 J" t5 _' {import torch
- Q. L3 K! M9 M8 J, oimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
- I9 |! u( f4 T' limport random
+ x! \) s/ N& A% [3 |
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; x* M0 {% j* R5 }+ |5 }" hy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
: z) {0 {+ L% \" j) e
  e' P% Q/ v4 {w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)

. X5 f; m! f$ I6 bepochs = 100
3 u/ Q9 x; b4 q" H# a$ t
: }4 x6 |1 b1 klosses = []
3 a* T6 I  q% Y4 ~6 `1 Cfor i in range(epochs):
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
  y_pred.reshape(-1)

% P4 @" H# R/ A; u* t  q1 t  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  losses.append(loss)
  
  loss.backward() # autograd
+ @4 n: u6 P- f  with torch.no_grad():
- G  z, i. J7 \/ @' d. T- G    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
( C5 I% V9 N) t; W& t    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
9 |# \5 q5 X: |* f9 N  w.grad.zero_()  
1 ?! R# X& R: f9 G6 }9 f0 o# l  b.grad.zero_()
- e: K" y7 M& D5 ]0 H' B
print(w.item(),b.item()) #结果
) r% D! A( S2 C8 f$ ]
- J3 V: G6 ]$ P5 kOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- f/ B2 [5 H6 p/ w----------------------------------------------
) Y3 a. o) P% j' D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。
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

5 t0 O+ R/ D! _. o1 z+ 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？
1 I* a2 _# Y0 y4 I-------
/ A3 n+ a6 D4 m4 O3 W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。
( D) [; g) }( K8 I+ W1 Q-------
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
3 c+ ~# T7 M+ I. t" g) b7 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？
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不好意思， ...

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

, y& O3 s' f$ m; p

雷达 发表于 2023-2-14 21:52
! w0 B& a3 D8 q' ]* ~- g9 H谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ g6 P8 r) i7 p* i6 E0 [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 ...

# a* I- W. f& v% c9 k2 l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。

' e- ^4 ]6 w  e7 B2 g; J8 G' s7 }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
+ q$ e: c9 w2 P( 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。

或者把b但的起点改为1试试。 ...

2 ?* D) R: [  X你是对的。
去掉了随机部分
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
3 I( e# ~4 m  M0 n  Q# S+ \. J5 ny = (x*27+15).reshape(-1)
# S( Z. F& \  y& M( _: C. f
+ k/ y$ u, ]0 K3 [7 A循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
) k. |" }6 S+ B3 _: h! z' z! Dw , b
' |8 P+ x* F+ F) H4 {! k& g& D27.002620697021484 14.826167106628418
: O! L+ Z+ f( O# f5 ~
" Y' n8 A4 p. O  ]' U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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