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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 , p9 N! w, u# M' [. V

$ j6 W6 |2 {4 N( ^2 I  Q为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。9 v2 a/ |( Q% f0 M8 _
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
2 h1 z) F( U% c. ~& j9 j) {: W----------------------------------------------" ]+ N0 ~0 d$ ]
import torch5 k) I6 E$ r+ X
import numpy as np/ P) k0 B2 P* N+ N. d6 N
import matplotlib.pyplot as plt4 a* ^+ `2 b. N0 k  G6 M" g- _
import random
4 J1 ^# O: v/ l) }! K& [: h" Q8 \, h* E1 X: Q+ L
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
* Y$ Q4 B' F& l4 ]7 @y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15- o. C9 Y1 h3 H
' z$ ?: p0 F0 k! g( I
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b( v- K# o8 a: `+ N- _! h3 [
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
" v/ }$ x9 M' ?& f- J( u7 d% Y9 |/ G! g, y0 F# }
epochs = 100' M# w  ]: _3 |( v

& K& H# h1 W  a, X& @losses = []' S, ^+ ]- V3 g" |
for i in range(epochs):
$ ?3 Z0 h5 |# D- ~  y_pred = (x*w+b)    # 预测' x1 v: o  O% W4 _% y) h% q
  y_pred.reshape(-1)! f$ \( q- |* W  {

, l; r' t( F! a  w) H  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
1 g  H# ^$ S$ ]  ~- O  losses.append(loss)
  \0 l9 m/ H+ n) J" {* c8 v3 Z  9 I- t$ k& R# l
  loss.backward() # autograd
# ], w+ C+ S9 Q% R* p9 U  i  with torch.no_grad():/ \/ B% G( |! ?( k7 s
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w4 ]* N/ B3 C" W5 t$ _; m( G
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; [+ g" l) v+ S0 F  V0 m! Y& X4 k
  w.grad.zero_()  1 c: [& P! z0 R6 }
  b.grad.zero_()
  q) p# c1 W0 z: P- _% D* ?# G; h. m- G& y/ }* I
print(w.item(),b.item()) #结果  u  U6 E2 m  g

0 Y; E4 w( l1 _6 b6 o+ B/ cOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625' X+ R* r- G9 Z9 F
----------------------------------------------
& t* ]7 Z, U, b1 A1 r7 Q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。
3 V& I3 F. b8 a# L' v* P高手们帮看看是神马原因？7 n, }' [9 K& D/ L, \& w
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 : [* o( }$ q  `: W7 M+ v' _

4 T. }1 J3 x# C- O* d' ?: 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？* |, d/ H6 f" K: P% f1 [
-------
( n! O( W, n! }+ E$ U* W5 e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。
  F; O% c8 v2 Z  P' Q-------6 n- A0 \+ M9 `& |  R
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& b; y& Y: c: @; b* N& [) D/ x! {4 `
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？
/ Q5 J$ Q$ k& p7 G( E7 O+ x* E2 `-------: m6 z/ m3 M3 Q
不好意思， ...
* b# \3 J$ p$ u7 ?3 [# N( c: s
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" @# `- m0 P2 Y5 L9 r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
4 ^- o, _: m% D& m3 t# ^6 l: ^0 [
雷达 发表于 2023-2-14 21:52/ T0 B! j" ]- v3 A$ l
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, J* f7 w0 q4 X3 s( c- e9 T
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 ...

% n5 P0 s1 `8 ]% D6 |" O; k2 J) X& Q* o1 w" v! W* ^# b: S
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。& U, P. v) v8 t# u4 \
& l/ V( u' S# L4 j3 _
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 + q  U# K0 T2 P$ t
老福 发表于 2023-2-14 22:00
& }; ^6 V! O4 f  Y" V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/ @1 H! z+ W$ W6 _$ [6 h9 D% @+ p
或者把b但的起点改为1试试。 ...

  J3 t+ }9 u2 z4 f0 k" a' R9 K- b, n" o! w1 M1 W9 Z+ X
你是对的。6 T. r4 C2 K- \& v
去掉了随机部分
) X6 i" V" R0 \; v% a9 M2 i% e#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
4 q* H. D' i; Z2 q5 T$ b# r( jy = (x*27+15).reshape(-1)9 p& P$ P. t$ W
0 m0 I5 V; S! U. }: I
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了7 U. }, a) U2 R8 r. v8 C
w , b% A) t) _8 g& h
27.002620697021484 14.826167106628418& p. Z: i" ^; V8 _' h+ z
" w# L$ G2 P! v* z* Q- b$ 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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