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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 + P/ v. h& G, e+ u; k

9 l3 \+ N' m+ f% ?! q$ T6 p为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。  q) K' b0 m$ F- E" `4 }- w
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
5 F& @1 t. ]) G# v, _8 \----------------------------------------------
; P; ?6 k7 h8 J9 E( W6 i- aimport torch
  W3 w2 l  B! \import numpy as np" V  l- Y+ y' b* e
import matplotlib.pyplot as plt: r6 \3 g" S- k5 @
import random
7 e  c5 e% [/ S' }# a, U  h  p9 ?3 E
6 a9 p) W$ n! a$ U# D3 Yx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))* n/ r3 U# M2 M/ a
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15. ^* K& Y6 g- J- ~7 G, w7 r. N- t

# k2 z0 ^) w% u4 v( S0 D9 o1 gw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b) B+ x, y  E' h' c9 S
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)8 `( G; [4 d" ~" k6 Y3 v# w5 \
' \5 k* p: B1 o" C* k
epochs = 1009 o) y) y0 O( `: c! J1 e

0 Z& u0 f" o& B0 ^) S! slosses = []
2 U  j; K* l) N! Ufor i in range(epochs):
6 M! v, v3 O8 B7 [  y_pred = (x*w+b)    # 预测
/ v& z! X# g* R. r2 i+ R1 U  y_pred.reshape(-1)1 p" ?0 ~" y3 }, Z8 e! D
* Q( \* Q4 L2 c$ d5 X% c/ r8 G+ _
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
/ V) _2 W! J7 j( [. ?  losses.append(loss)% i" V) p. i+ u* H
  
3 t1 v/ R8 A4 Y! p* K9 {; n/ {  loss.backward() # autograd' \& b0 v9 k0 J' ?. e
  with torch.no_grad():
/ i  t8 s0 g2 k. \7 Q- n    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
* x/ ~/ u7 D, u9 b    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
& D1 c5 S. \& S5 J2 {& h  w.grad.zero_()  0 ^7 F- S0 w# x# G3 ]
  b.grad.zero_()
' Q% B# v  ]# \" G% R4 J* F
) S! h( Q: T6 B& M6 eprint(w.item(),b.item()) #结果& }4 X1 U" q8 E& t. \( {* y

6 t( E8 K: }) X  vOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
' h) N3 u" N$ o5 L+ B& m$ E4 A----------------------------------------------
+ c; C% O. [2 w; X" Z: }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。# y* X2 f. t# N
高手们帮看看是神马原因？( s- K' g7 Z! A9 P. C  Z& s  J/ C
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 3 K, c* y/ a; J6 O# s% M- @

- _0 f0 ]) Z" \1 _1 a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？
6 V8 D/ ^, L6 l+ H-------
3 t% X8 Y/ _& ^* K+ n+ h: 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 Q7 F3 j3 @6 E-------# o: @: u4 ^: ?  L* ^6 N. j; H3 B4 \
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 19:235 {7 e# V0 H, z1 a4 e2 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？
& x% X9 @4 B' [-------
1 H+ t! }0 i6 J" [: B, u  D& ^& W不好意思， ...

% s2 D$ q% C, u$ C谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: W" s' {. v$ o: f0 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 7 ~1 @' g) x! I0 A, Q
雷达 发表于 2023-2-14 21:528 h3 {2 B( |0 w- K+ `9 Q6 u' b3 {
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。  U/ O2 U/ h  s% d* C4 I
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 ...

. t/ X1 A* o5 A+ _) {, U" |( O8 m, ?& F' T7 q9 M. d  t9 p! p0 _
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。
$ _' O( M' \/ f  ~( G( k  z! C
% X" c% g& Y- N3 \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
8 {1 s5 L  C( y# w. m0 H
老福 发表于 2023-2-14 22:00% c9 X( {7 d3 y# y) |$ s$ x
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。
1 M9 T" A0 B" F9 @# O7 K. p# L$ i
1 q9 z8 p5 _2 O1 c或者把b但的起点改为1试试。 ...

9 r. i% B( R% _2 b/ q  C: z1 M5 Y. y+ X4 H. F, Z; i
你是对的。! M, g& @2 c; @; U
去掉了随机部分( f6 C1 M$ _! p
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)) z( i6 o# G! ~
y = (x*27+15).reshape(-1)
, m1 U& h$ J6 M- s6 R$ ^* A7 l: i. R- `% g. j
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
8 \# }; |. U* |' G/ a, rw , b: T& j+ ]/ D9 W7 L- O
27.002620697021484 14.826167106628418; [3 N" e  D; H9 J- s! C

+ c! o: j+ w" d) v& T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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