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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 ( {  b8 u0 }: a6 t+ U

; w9 C0 ]! V/ _" ?- b% I为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
7 I! S& @: r, y9 V! I* VPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
4 G7 O. M% g9 b----------------------------------------------
: S% p4 L# x$ l9 U4 X& L/ p+ d+ rimport torch
. G- J! K* X; h9 E- M, m2 Yimport numpy as np
7 D0 g5 ~& q- z6 z* o- \& mimport matplotlib.pyplot as plt
- S- U5 ]5 m- ?+ iimport random
( Y/ y# k6 k, o$ e* O2 G# O* P! [6 G' K3 j# y/ D& |- a
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))9 d+ r/ q% g/ b4 A8 K5 m
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15/ p% u, n; T: }+ _$ S5 A
& h# H9 h# A  U3 F
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b9 y0 V- `6 f7 h( F  m' ^  w1 M5 H
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
' w" v$ N! g5 t2 i% P4 p: o$ H( v
epochs = 100  p1 P/ M  G1 ]; {
  f$ X3 T- U# l  C% k. M
losses = []) m6 f4 Y2 H6 i5 [: C: j2 a
for i in range(epochs):
  e9 r* f3 O2 O* r  f  y_pred = (x*w+b)    # 预测
2 G1 E) b% e) w# a5 ^8 A  y_pred.reshape(-1)  F8 B! A, N# ~& n! c/ B
' O$ J# q; J4 ], e0 y! x& N  k
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss' A6 G3 _1 S3 L7 f( e6 Z
  losses.append(loss)8 x4 S- E7 a  M, ~9 H- M
  & _3 C& i3 A0 z0 G- {
  loss.backward() # autograd6 b/ f& D* u8 A5 D; w- P+ f, `
  with torch.no_grad():' b( b3 J) f% d: j+ C6 U
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w) p6 p# i; ?( a* I$ R3 ]5 d
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 5 s/ K7 q  d: R* M3 M
  w.grad.zero_()  9 S; r- T5 l, e9 A
  b.grad.zero_()4 p; S# {  ^, w3 r
# G; O# Y1 ^; o
print(w.item(),b.item()) #结果$ {3 P! m0 r8 _9 ^4 Z! c  I

9 c8 a* O9 j- ]: yOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
6 H% \" ^5 g9 S- y6 s----------------------------------------------
$ d) y/ N; B2 w) K' C, W/ K3 [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。8 [# ^0 o7 b8 N
高手们帮看看是神马原因？
* q0 R& K/ u9 _  G1 L9 o
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 0 |; T! O" l% R$ D% `9 S
1 l6 H3 {( S7 d! ^: f
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？
7 h2 s9 c8 \9 Q% L2 c% }-------( X0 j& h+ }- L" a1 C9 Q
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 ^) v3 P6 y. T) R- N-------6 S# \# \3 I5 B4 s5 u9 ~+ W
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
! O6 g+ P/ _% d' U) ^# S2 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？7 p% D) `. c0 e; |( \$ M. c
-------
1 h" c% K" I* E' s* ^4 u7 k不好意思， ...

2 H: d7 x. X) {* b谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) U: f# Z1 {$ ^; j% M, ], d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 5 d: Y$ r2 ?# B. m8 R
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
; a7 a/ Y1 ^9 ~* ]3 X( k谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 `9 {. l) G$ e1 N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 ...

8 x1 s- r) `# N8 `, c9 [) g# Q% ^1 }  `0 d  G8 T
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。
" f3 N) Z) {+ S: t! L* A, d1 a& s9 V. f4 D. K" B+ s3 s
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
2 B3 @; L- `  g1 ?; L
老福 发表于 2023-2-14 22:00" C5 s0 _3 d' L* x& 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。0 k) O" G8 U5 D1 l

! L4 `1 X+ L$ Z5 f或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 V# |! D7 k* e% K

% }/ V$ i9 R- g! N2 [2 K- ~你是对的。. D' G6 L  u/ ]$ q2 i6 s
去掉了随机部分
6 ?0 ~+ V' N* g# Y' r4 Q$ c% _#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
! }' g0 D2 d( }0 {' P) U1 \y = (x*27+15).reshape(-1), x4 `7 A1 x) s! k. S

- y/ w8 p/ ?2 f  h& b; ~& d循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了9 \4 }4 d3 b' Z% ~
w , b
; Q7 e* _8 o0 }' n; Z4 T27.002620697021484 14.826167106628418+ [% o$ R% x! n3 E; d3 {: C! U: @

+ l& C" [! O# V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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