继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

雷达 · 发表于 2023-2-14 13:09:28

本帖最后由雷达于 2023-2-14 13:12 编辑

为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
----------------------------------------------
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15

w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)

epochs = 100

losses = []
for i in range(epochs):
  y_pred = (x*w+b) # 预测
  y_pred.reshape(-1)

  loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
  losses.append(loss)

  loss.backward() # autograd
  with torch.no_grad():
w  -= w.grad*0.0001 # 回归 w
b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
  w.grad.zero_()
  b.grad.zero_()

print(w.item(),b.item()) #结果

Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
----------------------------------------------
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。
高手们帮看看是神马原因？

老福 · 发表于 2023-2-14 19:23:02

本帖最后由老福于 2023-2-14 21:58 编辑

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？
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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。
-------
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。

雷达 · 发表于 2023-2-14 21:52:57

老福发表于 2023-2-14 19:23 h5 L# }. Y* g- Q4 U7 K; i0 X- o
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 r9 I5 J" H. x. |0 ?% O9 W* N- K
-------
+ f. r' C! r0 `% \2 K- E) K8 m8 ^! a不好意思， ...

谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
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。

老福 · 发表于 2023-2-14 22:00:48

本帖最后由老福于 2023-2-14 22:02 编辑

雷达发表于 2023-2-14 21:52
3 j% w) T; ]' c1 Z+ g谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 B: d$ \1 A/ f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 ...

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。

或者把b但的起点改为1试试。

雷达 · 发表于 2023-2-15 00:25:26

本帖最后由雷达于 2023-2-15 00:31 编辑

老福发表于 2023-2-14 22:00
- j' S$ u+ h' B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。3 u& }: u% v) f% C+ a4 q2 t
+ }, P3 ~9 w5 ?8 C6 o& Y1 u
或者把b但的起点改为1试试。 ...

你是对的。
去掉了随机部分
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
y = (x*27+15).reshape(-1)

循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
w , b
27.002620697021484 14.826167106628418

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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