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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 7 I4 y9 q2 m4 D! h+ i

1 ]* M3 ?8 ?6 E  F为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。' z0 h; w2 u3 D2 B
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：9 L0 Z# L8 b+ s, T, W8 j
----------------------------------------------
8 \1 ~9 D3 v3 j4 p0 _+ Dimport torch5 h/ w; y' N4 D+ k( G1 D
import numpy as np
8 `% T7 Q+ Y+ W, Mimport matplotlib.pyplot as plt& m( K4 C: H2 x( b' r1 B
import random
/ o8 i7 S' y7 Y+ F  Q# H6 t7 N) J) S9 T
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)); v, I* P2 s% T/ O% N
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=159 h; z* R* Y! o' _& |9 e

0 D; {  R3 O& U8 Q: Z4 Zw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b" P7 Q: a* j8 [4 A& ~
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
. l% ~- q: f" o2 Z8 L" g  ]
) A. d  q4 U) n% iepochs = 1008 Q7 T5 |7 {, [3 r! t
' \# h8 h; [% Y: a
losses = []& ^" ~5 B5 p2 i7 K/ N, q
for i in range(epochs):; R1 k( _8 i9 z+ n) h( F% I
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
. B6 v; l1 c9 i0 A  y_pred.reshape(-1)
: C: r2 \& Y! c. C  W0 o ' T( B4 T0 ]4 i4 ~  j& S
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
) T1 U; m- E9 X* t* y' A  Y  losses.append(loss)
& R$ h  M  L, F5 v  
/ V, }' ^+ R! u% Q: x  loss.backward() # autograd
  Q9 o, D% o% K, A- L. ^  with torch.no_grad():
# c# F3 ~1 x  y; x) g9 P0 ?: x    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w' `  |2 M% w( R4 V' E
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b $ o% g/ g; L4 F' H
  w.grad.zero_()  
# [, v# M: F& {6 p( _  b.grad.zero_()0 [: s! Z( d5 p

5 e) ]' e" W" M1 Cprint(w.item(),b.item()) #结果: E! X* l% ~2 s, {" G4 Q; w" h& `. d& w
  s+ k# U$ v+ N7 q2 n
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
0 C( o! M) o) M$ }) @# }6 R6 s----------------------------------------------
1 U. R4 @+ e$ v" s! z8 w1 k$ L; a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。+ A. b  ]* I* c
高手们帮看看是神马原因？+ D" }: P$ r* {: _! r. S$ s
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 7 M3 J; q7 \4 A' A3 c6 t

: X( g) c6 u! ^; y0 S' u! [% M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 E) k' s9 g4 M-------' Y" x' }0 ~* @0 y! c" G* a
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。
/ T. j  O! ^2 Y2 q+ U-------% g0 s# a6 l. [/ a# L
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
  s5 z7 O2 y/ z& l7 ^" d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？2 b9 w6 o! ^" V( k! H( _9 r( s
-------
, D) j. N# r8 }1 i' Q不好意思， ...

/ _' H; d( P# s. d+ @. g% r4 b谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。2 D6 q- j  C: [  ~2 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   j( F& Q4 r' I# G
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
( [- X& y6 p7 ~6 j* Y7 Z4 g: `谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
! v- z. d+ l. `+ b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 ...
- _5 l. y+ G) P8 a$ D' |1 a

* q  Y: K# }2 k! 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。8 Q: f9 \' S4 c! H6 o
$ A4 [$ B- _( ]$ n  _1 {2 z7 w) A
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
- w0 Z, D! H2 ?$ W  r- ]
老福 发表于 2023-2-14 22:00' O) d+ I- ]' z6 p: i8 \
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 C5 `: a3 ]$ N2 ]) k- O/ ^0 o7 V. W) L; o9 n! D7 i2 M% \* J& Q1 T7 z' c
或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 _2 K. W# A/ \) Y

9 G  a# S" ?4 [: P# ~1 j你是对的。
, E7 Q% o; v1 h! a去掉了随机部分' Q* y/ @" L- ?  `& D& s2 K
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
- W; X. r! @0 yy = (x*27+15).reshape(-1)8 y& O4 ]+ m; x: w- m
/ U; t8 U3 [* y; {# q( N
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
9 t# Z8 I* R7 y1 m& X; t% Aw , b
, c- b) f( u7 D. b. T27.002620697021484 14.826167106628418& T/ M) b% F: o- z/ z

% m  \4 X! P- B+ X% j+ O7 J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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