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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 + g6 x5 S1 F7 P

. Z* F( R1 r* P/ ^  Z, F- k+ H9 ]为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
. A$ n! V/ H" ?& u) z; N- N+ `7 L1 Q8 uPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
& Q/ P1 O# g. b- n3 y0 M) K----------------------------------------------
# C* y0 y, u9 b) e8 ?5 A0 dimport torch
# J* |. y2 b+ F' ?- ]import numpy as np0 `0 Q3 {0 B2 t1 ^* Q
import matplotlib.pyplot as plt
5 F( i& r4 H3 k: e8 u8 `/ Pimport random
- v( K6 ~  D8 k$ ?3 K% X
" ~8 F/ T, b% Z: zx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))% Z: i" j: l  q6 j
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
" a/ Y: h8 E( f: d* W& B' X3 M4 X. F$ z8 b
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 u% G! R/ U* s
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
! D* k7 m/ P, B/ S$ t: P$ F+ H+ u) g$ _! w5 d( X1 w
epochs = 1005 e+ C* [' Y$ v/ R! a- x7 z/ }
# U# i* X) `0 R9 N8 j
losses = []
* q' C- _5 i$ Ifor i in range(epochs):
$ j' z* k! V: `  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 R, H+ {" E$ m" k7 C$ E  y_pred.reshape(-1)
1 r7 k+ B) r9 p' f 4 a  r' _, Q, t. F$ @( ~
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
0 c0 ~4 h  e0 u' c! h+ b+ ]9 @" h# I  losses.append(loss)
; r. K, N; G  O  ) B# k& C# z9 c% T  [; O' t
  loss.backward() # autograd, R  h# q' s' z  I% O
  with torch.no_grad():3 n# L* g: M: k
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ M* Q4 @6 V: j3 S# V    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
1 m) U, \4 p* R) x/ S" u1 ?0 C4 b2 q  w.grad.zero_()    C4 |+ a7 R9 g* U' F+ O# O
  b.grad.zero_()+ `  R8 j- D; F% a+ r
9 K6 |; _- s: n2 v8 z: E
print(w.item(),b.item()) #结果2 I* \$ X1 L% P6 ~$ r& ^1 |, _
4 {; [6 [+ }3 k. L; G
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656254 K6 h4 N' L5 e& h8 q1 B! u
----------------------------------------------( j& F* D* B: K1 o. n/ Z/ G1 B/ j: }+ _
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。
; g1 C9 t6 [0 [0 H* g* t高手们帮看看是神马原因？
5 c! N6 J9 |$ v- H  `' P% }
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 - F1 I! U5 }1 u7 [

$ w( l5 d6 `, t- S1 i# D5 [+ Z# i; R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？
) P: d, q# }+ @- Y-------. D& D% v/ P$ ]- B7 y; y* 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。5 Z2 W. M2 u7 Z7 w1 k6 o
-------
* f5 ]. j# U/ n: u3 J& F% G' f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
4 p8 H2 `/ y) i+ F4 z/ s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？0 ], D5 U# P2 |: w
-------) n: ]7 g' F! D# \7 T8 R
不好意思， ...

, ^% R' F$ P% g7 @- g$ Y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 O8 u& U9 _5 }' [
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
' B& i7 s4 D/ j& o3 V1 V
雷达 发表于 2023-2-14 21:52# l/ y: X/ g' W8 L) Q. R
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
' S2 M6 ~7 l, B3 W4 Y$ Y# X3 H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 K# B+ x: O7 ]6 P
% F! n  T4 r$ D
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。# h- V. f4 b) S' S( D
& e# D5 @( f, x9 V5 v  o
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 T- x; F( m: [
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ J$ R) Z4 |4 T( z- h1 Y4 m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。  I( i! y5 m; [9 f! D- n" a

+ b9 I! G8 g+ l! f) |0 E或者把b但的起点改为1试试。 ...
. y  C9 }3 i3 G3 @4 {7 w: n0 y
1 \" p8 F* H( b9 i. H
你是对的。
% n0 E4 W+ ~- a去掉了随机部分
6 E: Z8 ^# v+ d#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% f$ S7 i; n. U6 \# [1 Fy = (x*27+15).reshape(-1)5 p. m4 r0 [9 g" x0 K9 ~+ b

' s6 V$ x' I- n$ v5 P/ I( U循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
7 b+ d# [8 \$ n% S; F  n6 Q1 ow , b1 A2 p! B# p9 Q! ~8 p
27.002620697021484 14.826167106628418) |6 |( C5 H  R' r

) s% @/ r$ X2 r( Z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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