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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
$ J! M: \; X+ N6 m3 u1 a# W/ g; X) E
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 t) ]$ U5 p( i8 O8 x8 v$ O
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：/ E- f9 ]# w0 H* W
----------------------------------------------8 M/ O+ {- F  u1 G
import torch" }. |; c% r- d+ t, ]7 A/ X
import numpy as np
1 H, q/ F: i( P' R7 D/ G( W% himport matplotlib.pyplot as plt
  ?7 \: S% e4 t1 K. N8 gimport random; z& h, u0 C1 Y) F8 W

! N; e- p) j4 w2 o" Ox = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): G; {! Y: |: x% f$ |
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" i9 X* m( i% K5 I. n( F5 }5 ^

! t/ s+ r, `, w, Kw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b* J2 F; \8 x2 o7 M, ]2 o
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 N: V8 ], |9 g' m' O' g- l
4 \, a+ f8 S% {- a- nepochs = 100+ l9 ?! p5 B. e, `6 ~  q1 A
# o7 `. Q; O# l; x* r
losses = []
7 V9 f* B0 ^! g  I& U' Z2 b& }. P! Jfor i in range(epochs):; E$ {/ q8 E8 R' \# _3 q! C
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
2 c3 _% E: O7 r0 i) J  y_pred.reshape(-1)
+ X+ h* j' v& X, f5 n, _
$ X4 t  |7 e/ ?& A  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss4 Y# `& _4 X6 {1 t! e" t  ^
  losses.append(loss)
7 J1 p/ d" E" i9 w3 L  / z0 `$ t) L. r
  loss.backward() # autograd! w4 R$ B9 E- U2 b& t3 b  Z
  with torch.no_grad():- @* h8 P9 b% }  p( z
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
  P: G* _- x# g% O# W" V% M5 H    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b & j1 L9 j( m/ {# G: }9 q
  w.grad.zero_()  % I8 }! E  O( U6 G1 }
  b.grad.zero_()
+ C+ H8 U/ W4 y4 V" ~$ T& O* V. `. z  l7 n2 c6 T
print(w.item(),b.item()) #结果8 J; h4 A% j  l9 F6 t" H3 K

; P' m" p2 H% j4 H. E& OOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 M6 u& [2 n- N. Y0 K----------------------------------------------! p: R4 r6 u% c6 _# M
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。$ f) G1 ]; t6 f* c! `
高手们帮看看是神马原因？% x; q: F7 z" L$ |* a* J  `
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 t4 P/ A6 o! a
' W3 D6 R/ d. _7 z: B, Z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! c0 |/ P9 a5 t% d
-------
# g  F, t4 r+ Y* g9 A" B" N0 {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。
# g. l8 n7 x* m; F" Y-------% f2 |' W5 z  h: t, u, |  U
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
- M; u  i, H0 F% ]; 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？9 L, W& t" P/ T4 W- ?; _0 L
-------1 ]( ^8 Z6 p$ t- F0 J4 a- d% r
不好意思， ...

% T0 [- S* O  \0 c9 b谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- r4 u, L: j  t2 ?
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 a% {# H7 J8 c0 Q5 n# S% Z7 R
雷达 发表于 2023-2-14 21:52! ^9 F  C: X9 K) s  |$ s" I" f
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) ^5 G/ ~0 x6 S& N( 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 ...
" Z* W5 ?) f7 x# e3 O! G: ~
) e$ k% o  F+ A& \
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。# ^* w% m% z  |: ]9 J6 \3 j
, f/ o5 ]* U, p5 k
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
( {% u: G+ [8 ~; \; c4 g; \( ^
老福 发表于 2023-2-14 22:006 t* X1 w. k# q- D6 ]8 i' 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。) {( S: E0 U; P- I6 B# ~

+ t; w' w) P% V/ b7 ~或者把b但的起点改为1试试。 ...
+ v/ ^3 [, J. N5 A( N; Q  F

9 D  M' q6 W) ~( X0 l你是对的。
- c4 N! y' ^8 {1 q; ~去掉了随机部分
* S+ s! n% U5 e8 r. [7 V#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)) @- o! t) v( R8 Z* J+ {
y = (x*27+15).reshape(-1)
$ t# R# B8 p2 T: V- P' p* g' `# T" b0 m
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了: M% F1 k0 P( ^# g3 n. E. c& _
w , b
) i5 p% A' M5 r; b27.002620697021484 14.826167106628418
* K3 O% x2 K$ v% C( E2 Z8 l; L3 O" c( d2 r
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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