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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 % ?8 }9 A2 x; o. W8 V; G

# ~$ a' ]5 P& D1 B: |  U为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。; _) a% E: H) G4 T3 U
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
# F0 g9 ^6 ]! m( o& I----------------------------------------------/ V3 l; e$ @1 t7 G0 ~
import torch
/ j+ f( Z0 s& ]4 ?import numpy as np5 J; F7 ^. r8 L* `% _+ G
import matplotlib.pyplot as plt7 g& ?9 B3 z3 }# W# }$ t8 P
import random' p! c9 B2 d: b% k$ r
+ o1 E( `5 `; I5 @
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
& c5 \0 `0 |' W, By = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15$ ^+ j) ~9 V( r# j5 C, s

$ p8 f4 D5 o8 \w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& Y. _9 V# W7 k% ]4 g* K. _8 Cb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)9 a: S4 Q4 H0 w9 U5 [% x
0 B7 h" `9 z% q
epochs = 100
& o- q) O( F, c: Q7 ~, w7 H6 G( t5 C# C4 L* k( Z
losses = []
; f: d5 Z2 ~* Pfor i in range(epochs):
) M5 V5 k7 g! W# b9 ?" D  y_pred = (x*w+b)    # 预测" V2 D# k  s; M
  y_pred.reshape(-1)
2 ]3 N3 M" q' }/ S8 j
& _" t7 m8 i) e* B& q0 l& U  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss2 e% W, n' a6 w4 o
  losses.append(loss). F5 |4 {% n( J( x- `% [) F% r' P4 `
  3 U" I* _: \7 s& J; w% a& [
  loss.backward() # autograd
- U, }4 A, Z! Q9 e3 N  with torch.no_grad():- K' D% T1 W  i5 V
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w4 _' w6 A) M  }& O. q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b / R- B  K7 j7 ?0 s: S
  w.grad.zero_()  8 O# g9 {, ^" k, v
  b.grad.zero_()- A9 i3 _; ^0 P+ P3 U7 ^9 K
# T4 I2 M: N4 Y: N( H# G
print(w.item(),b.item()) #结果; v; b4 v8 _% N1 S% w9 v5 _$ k- N
9 [7 \2 [' W+ {; n: B8 \0 q
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
, b7 g4 X1 ^8 \, Y" Q8 x! j" ~----------------------------------------------
- Y( R1 {' Q7 a" d5 @+ P  }( l+ _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。4 U0 a! s) m+ N8 i
高手们帮看看是神马原因？( ~0 g0 _5 p) L% s% i" 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
1 n4 ?6 |( Q  ]! j. b0 Y# w3 T. B  g; C0 v6 U7 W' i
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 m. Z& W, d% @4 a# M! o-------  c% c% L8 r# G$ X4 \! C% W& b
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。
* o; L+ @* b3 J-------
8 e" T3 h) M/ C- v6 @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 19:231 _0 Q; G0 T4 A* r5 y% n4 b
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？
/ W, q# I9 s) U* O$ M  T2 j-------5 @% D# O$ e. K
不好意思， ...

1 |! `4 F3 T& e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% F" w) p( v  R3 l7 B+ k" B0 U/ Z
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 8 @/ j; ?# p9 C, t4 d7 ]) s
雷达 发表于 2023-2-14 21:52% V8 l9 E7 a6 S3 W; j
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。" n  {" {0 {1 G
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 ...
: l- f( M# `: t% g

% Q) U: q! i% L( ]% H& f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。
1 a6 ]0 E. o) p* E1 z7 N& ^8 c% x  b7 o' H( 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
1 H/ d2 q& F: Z, H- c$ V
老福 发表于 2023-2-14 22:00
; P  U, r' v3 Q1 v/ f8 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。7 Z7 B% `1 q; U( ?0 ~  d  n# f
4 t0 m8 q2 ?) R3 x4 b  y, i: {. o- ~
或者把b但的起点改为1试试。 ...

9 A) Q: B! Y1 j4 G, \, {" i
- L2 F* I" G1 B1 ], h你是对的。
; `% k1 R  N* N) N去掉了随机部分
  F; D4 E6 R, U6 s7 o#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)$ D  s# H' o- s0 D# Q! y' `
y = (x*27+15).reshape(-1). O# A! E' F! Q1 V

& @0 `5 f1 Y" y循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
- ~9 m* u3 f; \# V: J! a4 Bw , b
- N! Q4 G7 B+ O" D% [27.002620697021484 14.826167106628418
0 y; V! C: s4 J/ N. F7 o9 E5 ?
) D- c  r1 b/ L7 x1 o9 m$ a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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