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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 - A  _. s* ?5 M% c) l. J, p1 K: M

2 c6 Q7 w' J* E3 w) @  G为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。2 k  D/ F0 V& C5 r9 E$ U
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
. K5 S+ a3 P# K% \, Y3 {  u----------------------------------------------! _/ w, @: y- P+ W7 r5 `' Z& q  x6 v9 G
import torch
+ m5 n; ?8 ~& K& @. ]: w8 i/ Wimport numpy as np+ C; n+ I" @+ ~- o* ^; Z# d
import matplotlib.pyplot as plt
7 L7 M7 x2 F0 u2 iimport random, \3 O$ v: f2 t$ n/ y+ |

  C  V5 X! X/ Y+ {% tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; B4 {4 z) e; J+ t! _* y7 By = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=152 c7 _3 M( R6 z  V3 z

/ `& h4 w3 g+ I& {9 u  p' Hw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b! J. \" P' U8 Z1 U5 t( m# _* O
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
0 D4 x: r4 m* |0 q+ {) \, x/ Z# ]) @, U7 M2 t# Y
epochs = 1007 V) ^; l0 P$ R: O

- _  o9 q& P6 r/ T* Q) y0 I! M0 L) Hlosses = []! {1 r% {" A$ Y0 K$ T
for i in range(epochs):4 b& L" v% a9 Z* O- {" q5 F3 C7 e
  y_pred = (x*w+b)    # 预测7 _9 o5 \, p; m0 y* X0 @
  y_pred.reshape(-1)0 r7 Z; s& q# W; t
7 l5 t7 S' T' t# Q
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss/ d+ b8 ]0 x. p" ?# j6 c! d
  losses.append(loss)! q; G  v4 F* a4 Y5 }0 s  u
  
2 I6 P3 \9 h/ y$ y! j  loss.backward() # autograd" p( ~9 ^+ J. z4 k  U
  with torch.no_grad():
7 h9 Q9 y2 t: Q, u    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
: @6 G' U' L# g1 P    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
, P8 D0 a" r( w; @$ x8 u  w.grad.zero_()  
% `, l/ b& e8 L% m; v' _  b.grad.zero_()" A/ K+ }6 C3 @0 @3 G6 I8 [" S
6 t% g; ~3 }- S$ V
print(w.item(),b.item()) #结果
# B$ _  Y9 F9 k' l& T# W  O8 \2 t& r0 T/ M; T; \4 Z
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625! Q6 S( P  Q; W' {$ x4 o3 D
----------------------------------------------6 _9 A2 L3 N0 ^; A+ X1 E
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。0 \3 u# P4 m7 o3 o/ \" I' i5 K
高手们帮看看是神马原因？7 T5 C" [; L# I
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
7 {) k5 ^9 T! D' D$ ]1 ]; E' h0 Y" G5 Y6 @
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？  K6 r5 b7 b3 c9 O+ y) |, Z
-------8 U* ]$ w) y" G' z: a! [
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。7 V: z  n9 w* ^5 ~2 Y) _  K( C
-------$ K9 s& R& y; p6 {- C! N1 v3 \  p/ y
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
; w8 G; _2 x; O& ?0 o0 ?2 u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 ^0 V% L8 k2 n- W' S1 T8 I! n2 l
-------
6 x+ k+ {: k& p% I" t不好意思， ...

# J2 p9 o3 y" b/ K/ J谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 J1 ^6 h( ^2 P: ]* Q3 w* [! }
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
- R" k8 n1 c% R# v% u
雷达 发表于 2023-2-14 21:52* w2 Q/ Y. Q# c" X6 A$ e  z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。* B8 r. X% ]6 b
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 ...
6 ?: _9 K1 C0 X4 m- |. F9 V8 @

% i+ s1 S; {+ o5 Y2 k* {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。4 e  c# V3 S: l% M) l9 i

7 e4 ?8 ?. m- f! i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
+ A) {4 O" m8 u; L& P7 }7 E9 i
老福 发表于 2023-2-14 22:00
1 e2 p$ Q* X) @8 D$ n. L( J! v6 G1 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。! s+ y9 b1 t2 u/ |$ h

( }) e+ t! ]% Y+ _% c, N5 D. f- r4 U或者把b但的起点改为1试试。 ...

, g7 ]/ J* D8 F5 b" q
2 i# H2 |5 ]6 r2 |4 X, O7 H& M你是对的。; {- h/ t0 T: o" v: Q! y
去掉了随机部分
$ D! @+ l4 I2 M  S6 Q+ M# t#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)% B8 u5 }' h2 }
y = (x*27+15).reshape(-1)
( {7 `2 t! k: D% u+ g1 Q. p9 f* ?/ [, [# b  U# l# c0 A6 C9 r
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
* E( p/ _2 S! U( L* _1 y1 rw , b
2 x: U- V3 P2 `5 N27.002620697021484 14.826167106628418
0 c1 p. q1 U6 A! T( O' d2 Q
8 E" {/ ], d1 f/ ~. f# m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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