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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 : n0 {  E8 Y$ n4 n$ o% R9 p) G8 N0 C

5 R- }, d8 F; D2 \1 M: z为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
6 E4 a# M0 P. q' S) IPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
/ R$ ]0 {" v+ l/ R$ z----------------------------------------------* ^/ \4 ~5 b5 x! i. M
import torch
, k) G% j, h* ]4 _4 rimport numpy as np+ a8 M( p5 x% Z! ~
import matplotlib.pyplot as plt4 S+ o& \7 ?% \- v
import random
- Q0 L0 b- C: M# C& [5 u. B, [4 b& Q  t
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ u5 h' J9 M- e  |2 @
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" m1 r& m8 v- T$ u+ M

2 G" r- R3 a5 x+ E. r0 Qw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
8 |/ t) E0 G+ vb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)$ }) K* G: |2 g

7 c" Q; ~7 _8 v% {epochs = 100; Q$ l8 B9 e7 r

! N3 `! C2 b! J8 U# D. f+ A5 ylosses = []
8 n( J; @0 ]0 @$ ~3 Wfor i in range(epochs):
- q4 Z$ `/ C. X7 V; C' E& N) W  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! i8 B* V: x; N% P% ]5 q  y_pred.reshape(-1)
/ M' t. |! ?% J0 e8 X3 z! y
2 Z9 n3 \1 W3 p! o6 J* h* `; z  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss) _/ ~: _+ X0 _; {2 F7 E
  losses.append(loss)- J! ^6 K& s3 Y. {' g4 [
  , ~4 k8 h( J; ?
  loss.backward() # autograd; K4 v* h; v- X0 b7 {8 \
  with torch.no_grad():
1 d9 {. f% Z0 j! ~, D  T0 ~    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
% F" t. z& R* Q    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
! z4 L7 X& E5 o& E; K7 A9 X/ |+ f( Q  w.grad.zero_()  
2 `% b, T5 p8 A8 j% W/ f# ?  b.grad.zero_()
8 z' h$ S3 P( o5 V
1 r: [' i0 @; Z0 Y+ xprint(w.item(),b.item()) #结果
) q7 U( D9 i0 Y  O: P6 f; L2 @) r2 l. l' X% x2 `) h4 w
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625$ u$ L  J5 U4 O3 U/ U% t
----------------------------------------------/ T- g" d4 c7 j4 h9 h
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。5 W$ p! l4 K) ?2 |: V  q
高手们帮看看是神马原因？0 I7 G4 p, O% o5 z. V
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 / Y, @0 ?; d  N- @( D

& J5 Z3 Y: E8 g5 m2 B4 y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？; J: z6 L( t9 Z) X3 I- d& D$ \- a
-------: Z$ f$ h  @$ u2 s: t
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 L: P3 O. _: e6 d. a; J6 k
-------. F0 c% T3 u2 A& ~& z
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
- P7 G9 k& Q9 c$ D1 ~0 _# a2 B1 k$ 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？( F7 L/ D2 \" @! r6 d* t
-------  d$ R8 U5 @2 Q3 y* F; Z- ^# @: `. F
不好意思， ...
. w" M8 M) s) E0 v, O7 d3 K
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) }7 U- b! P( T) J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
% U" n7 T" c% z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52! N' Z3 |9 r# J+ H7 L& v; n4 ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ k9 O$ K) X2 e3 |2 t% f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 ...
7 V3 k1 w! \1 c

% c# X( U) {- h/ e  W8 \' b/ i& ^! W0 p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。
* A  B4 J9 I( t; ]2 J
9 l9 p* g/ b3 ^$ P0 B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 - [3 V0 B5 j% H. T$ g4 r( F& k
老福 发表于 2023-2-14 22:001 |% ]# q3 q" K4 Q  I0 F/ x! B% j' n
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。
: B5 K3 P3 K% b! t3 M$ R- S
; `6 _, M' P/ p0 x或者把b但的起点改为1试试。 ...
0 ?, t( z0 v. }  m6 q

! Y- C4 \& J$ d" X你是对的。
8 N3 x2 v: v, k' U$ b( g+ r去掉了随机部分6 H0 W) O+ S% K3 I; M- d
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
+ v# k7 d6 b' B. Uy = (x*27+15).reshape(-1)0 r) ~3 y9 b+ W9 Y1 {! l4 y
( S- X( w/ p( O) o. h
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了, @' ^& h4 m/ ^
w , b
& D! O# A$ s% Z6 Y+ J  E5 I+ Y27.002620697021484 14.826167106628418  F) B* q: J+ U& z( Q
+ _# k$ X2 l  p" W$ m* 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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